統計数理研究所共同研究リポート 474

統計教育実践研究
第 16 巻2024 年 3 月

統計数理研究所

課題番号 2023-ISMCRP-5009

統計数理研究所共同研究リポート 474

統計教育実践研究
第 16 巻2024 年 3 月

統計数理研究所
東京都立川市緑町 10-3
電話(050) 5533—8500

この共同研究リポートは、2023 年度統計数理研究所共同研究（研究課題番号：2023-ISMCRP-5009）による研究成果報告書 として作成されたものである。
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統計教育実践研究

Vol.16目次
I. 【講演】2022 年度日本統計学会統計教育賞受賞者受賞講演
１．STEAM への接続を意識したデータ駆動型 PBL の展開―データを活用・生成する経験―
都丸希和・佐藤健太・石川久美（名古屋大学教育学部附属中・高等学校、
第 19 回日本統計学会統計教育賞受賞者）
1
２．学びと繋がりの場を求めた FESTAT（全国統計探究発表会）5 年間の歩み
床田太郎・三好敏之（香川県立観音寺第一高等学校、第 19 回日本統計学会統計教育賞受賞者）
6

II．
【講演】企業による産学連携の取り組み事例
インテージグループのデータサイエンス教育の実践事例～企業データを活用した取り組み～増田純也（株式会社インテージホールディングス）・小林春佳（株式会社インテージ）

III. 統計教育の研究および授業実践事例 I
１．教員養成大学における体験を重視したデータサイエンス教育への取組み
山下雅代（東京学芸大学）
２．統計学の講義資料を HTML で記述することの有効性― R Markdown との連携―
林篤裕（名古屋工業大学）
３．統計教育に欠かせない科学哲学の基礎知識
島谷健一郎（統計数理研究所）
４．教員養成学部における「統計・データサイエンスに強い教育者を育成する」ためのカリキュラムに関する一考察―福井大学教育学部における実践事例より―
松本智恵子（福井大学）
５．ストーリー・テリングの技術を伸ばすデータサイエンティスト教育―大学初年次生の PBL 演習における取組み―
和泉志津恵・田中琢真（滋賀大学）

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IV. 統計センターの SSDSE（教育用標準データセット）の利活用
１．SSDSE と統計データ分析コンペティションの概要
佐藤美和（独立行政法人統計センター）31
２．生活の形態と女性の社会進出
杉山輝恵（愛知県立岡崎高等学校）
33
３．大腸がん罹患要因の探究と罹患しにくい生活の提案
鈴木実由・馬場国博（慶應義塾湘南藤沢中・高等部）
34
４．地価に関する最適モデルの構築と手法提案
柏原昊隼・田原睦己・大西裕貴・林宏樹（雲雀丘学園高等学校）
35
５．独自指標作成による地方創生の方法論と兵庫県活性化の提案
衣川凌太・中島琉士・穂積佑季・丸山晃平・盈優真・福島香（兵庫県立姫路西高等学校）37

V. 【特別講演】生成 AI ×データサイエンスの展望
生成 AI の教育利用の最新事情―統計・データサイエンス教育での可能性―
中野淳（株式会社日経 BP 技術プロダクツユニット長補佐／大阪教育大学客員教授）

VI. 統計教育の研究および授業実践事例 II
１．リスクに対する小学生の統計的な問題解決の様相―６年「データの見方」の授業実践―
高山新悟（静岡大学教育学部附属浜松小学校）
２．地域課題解決に向けた現状分析にデータ活用を～総合的な学習の時間×２年数学～
稲垣道子（岩手大学教育学部附属中学校）
３．標本調査の結果を評価するためのツール開発とその実践―Excel マクロの可能性―
柴田翔（東京学芸大学附属小金井中学校）
４．統計を活かす探究活動に向けたデータの扱いの指導について
稲葉芳成（立命館宇治中学校・高等学校）
５．同一題材を３年間継続して統計的に探究する授業デザインの創造と実践
高野貴亜紀（宇都宮大学共同教育学部附属中学校）

VII. 統計教育の研究および授業実践事例 III
１．データサイエンス基礎―仮想データを利用したヒストグラムの授業実践事例―
中時貴弘（神戸大学附属中等教育学校）
２．DS 教育の現状と課題を踏まえた中高生向け DS コンテストの役割と在り方
林兵馬（神戸大学附属中等教育学校／神戸大学数理・データサイエンスセンター）
３．ICT を活用した高等学校数学 B「統計的な推測」の指導
橋本三嗣（広島大学附属高等学校）
４．家庭科教育×データサイエンスで培う素養の一考察
林宏樹・小山光美・佐野真理子（雲雀丘学園中学校・高等学校）
・松永藤彦・稲津早紀子（東洋食品工業短期大学）
５．SERJ の特集号からみるデータサイエンス教育の動向：
日本の学校教育段階におけるカリキュラム開発に向けて
塩澤友樹（椙山女学園大学）
６．Scratch で遊んでわかる！中学数学 ―数学をプログラミングでハックする
五十嵐康伸（滋賀大学データサイエンス・AI イノベーション研究推進センター／名古屋工業大学コミュニティ創成教育研究センター）
・岡田延昭（光が丘オープンソースクラブ主宰）

X. 参考資料「中高生・スポーツデータ解析コンペティション」について「女性が活躍する社会をデザインするスタートアップデータソン―2024―」について
日本統計学会統計教育分科会のお知らせおよび入会案内

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STEAMへの接続を意識したデータ駆動型PBLの展開〜データを活用・生成する経験〜
都丸 希和（名古屋大学教育学部附属中・高等学校）
佐藤 健太（名古屋大学教育学部附属中・高等学校）
石川 久美（名古屋大学教育学部附属中・高等学校）
愛知県名古屋市千種区不老町 （052）789－2680
tomaru@highschl.educa.nagoya-u.ac.jpで行うためのデータリテラシーを養うことに重点を置

1. 本校の課題研究について
所属校である名古屋大学教育学部附属中・高等学校

いている。

（以下、名大附属高校）では、20年以上にわたる総合

教材開発においては、生徒がデータ分析の過程を理型探究学習の経験を活かし、2018年からSSH（スーパ

解しやすいよう、段階的な指導を心掛けている。初め

ー・サイエンス・ハイスクール）第Ⅲ期に認定され、に基本的な統計概念について、できる限り詳細な概念

STEAM（科学・技術・工学・芸術・数学）、科学倫理、説明を避けて伝えている。その後、実際のデータセッ

数理探究という特設科目を導入した。これらの科目は、トを用いた演習を行い、統計処理を活用する感覚を実

生徒に科学的かつ客観的な視点から物事を定量的に評感する。最終的には実践的な課題に取り組ませなが価する能力を身につけさせるためのものである。2021

ら、詳細な概念説明を挟み、データの読み取り方の学

年度からはWWL（ワールド・ワイド・ラーニング）認びを深める形式を取っている。このプロセスにより、

定校となり、総合学習をSTEAMに一本化、その基盤と理論と実践の統合を促し、生徒が統計学をより深く理して科学倫理と数理探究が「アカデミックライティン

解する助けとなるのではないかと考えている。生徒がグ（AW）」と「データサイエンス（DS）」にアップグ

統計学の基本的な枠組みとその応用方法を理解するだ

レードされた。(表１)

けでなく、彼らが自分自身の問題意識を持ってデータにアプローチできるよう心がけている。DSの学習は、
単に数値を分析する技術を超え、データの背景にある

表１．3年間のSTEAMカリキュラム

高１

科目名

概要

単位

ストーリーを読み解き、それを社会的、科学的な文脈

アカデミック

批判的な考え方１に位置づける能力の育成にも寄与できる可能性を秘めライティング

先行研究の調査ており、所属校ではこの部分に指導の重心を置きなが課題の設定方法

ら教材開発を行なっている。

データ

定量評価の手法と演習

サイエンス

PBLでの実験からの１

3. 実践内容
2021年度より新課程となり、データ分析は数学や情

データ生成
高２

STEAM

高３

個人テーマに基づく報の分野にも加わった。そこで、所属校のDS授業で

１

は、これらの教科と棲み分けをしている。具体的に

課題研究

は、DSで統計分野の概念を担当し、数学Ⅰでは12月頃にその問題演習を行う。また、情報Ⅰでは４月当初

2. 授業の目的と概念
DSの授業では、データを客観的に分析し、定量評価に表計算ソフトの基礎演習を行っている。これは、DSする方法や視点について、実践的に理解を深めることでの演習が始まる前に、生徒に慣れておいてもらうたを目的としている。統計方法の基礎を学び、STEAMのめである。DSでは前半で教育用標準データセットであ個人探究におけるデータの取得や分析を統計的な視点

るSSDSE（統計センター）などオープンデータを用い― 1 ―たミニPPDACを行なっており、その成果物として統表２．DS年間計画

計ポスターの作成を行なっている。（一部作品を愛知

回

内

県統計グラフコンクールへ出品）後半では、問題型課

1

基礎

データの種類・構造2

基礎

統計図表・代表値

3

基礎

散布度

4

演習

相関関係

5

基礎

回帰分析・時系列分析

6

基礎

仮設検定

7

演習

t検定

8

基礎

クロス集計表・適合度検定

9

応用

データ収集・正規分布10

応用

統計ポスター作成

夏応用

統計ポスター作成・提出

念の大まかな理解」の順で伝えることを意識した。さ11

基礎

レポート作成時の注意

らに、個人で見つけた「気づき」はクラスで共有し、

12

基礎

分析・レポート作成

皆でデータ分析を楽しむ授業を心がけた。

13

応用

分析・レポート作成２回目

14

応用

分析・レポート完成・まとめ

SSDSEのデータセットを用いたオリジナルのExcel

回

内

シートを作成し、調べたいデータを入力すれば、相関

1

後期オリエンテーション

係数とグラフが簡単に表示できるようにしている。こ2

滴定原理・器具の説明

れは、結果を正しく読み取ることとともに、それだけ3

濃度既知のビタミンCの定量滴定で判断しないようグラフも必ず確認する習慣を持って4プレ実験（オレジュース対グレープフルーツジュース）

もらいたいからである。また、自宅でも作業ができる

5

分析・グループ自由テーマ検討

ように、Excel版とGoogleスプレッドシート版を用意

6

PBL研究テーマ発表会・実験計画

した。（図１）また、交絡因子（第三の変数）の存在

7

PBL実験（ビタミンCの滴定）①を考えるため、相関関係と因果関係の違いについてク

8

PBL実験（ビタミンCの滴定）②イズ形式で考えた。(図１)

冬PBL実験レポート作成

9

PBL実験レポート作成・再実験計画

10

PBL再実験（ビタミンCの滴定）

11

PBL実験レポート提出

12

PBL実験レポート発表会

13

相関・重回帰分析

14

まとめ・アンケート❖

仮説検定の考え方

題解決学習であるProblem Based Learning（PBL）を用い、生徒たちはチームで実験をし、自分たちでデータを生成し、分析している。共通テーマは「ビタミンＣの滴定」である。与えられたデータを処理するだけ
でなく、自分たちでデータを生成し、課題を見つける
ことで、データの不安定さや課題の解決策を探究する
力を養うことを目的としている。(表２)4．具体的な授業実践例（前期：理論編）
授業において大切にしていることは「生徒自身の気づき」である。「具体例の提示→結果の読み取り→概❖容（前期：理論編）

相関関係の考え方・演習

図１．相関関係を調べるExcelシート
（
い

）
と

に

容（後期：実験編）

新課程となり、仮説検定は数学Iに新たに加わった単元である。生徒にとって馴染みのない言葉が多く、理解しにくさを感じている。できる限り具体的なイメー
ジを持ってもらうため、「リニューアルした商品が美― 2 ―味しくなったことを確かめるには？」という実験する

ラフコンクール（第５部、パソコン統計グラフの部）

場合、さらに何人以上なら信ぴょう性があるのかを考に出品している。都道府県別に統計グラフコンクール

えてもらい、有意確率や有意水準について理解を深めがあり、金賞作品は全国統計グラフコンクールへ出品た。(図２)

される。2023年度は愛知県において、金賞４作品であり、さらに１作品は全国において特選となった。

図２．仮説検定の考え方のスライド
５．具体的な授業実践例（後期：実験編）
後期のDSは化学にもフィードバックできる内容として、酸化還元滴定を選んでいる。ビッグデータのように要因が多数ではなく、大きな発見ができる訳ではな
いが、自分でデータを生成し、測定することは貴重な経験だと考えた。また、実験をすることにより、データを生成する上での誤差についても、多くの場面で考えることが出来る。テーマは「ビタミンCが多いもの」である。４人グループとなり、自分たちで試料を選ぶことから計画した。
最初の３回は実際の実験に対する正しい知識を得る❖

t 検定の考え方回である。データの採択から分析まで、自分たちです

相関係数と同様に、SSDSEのデータセットを用いたべての行程を経験できることは大切であるが、一方オリジナルのExcelシートを作成し、調べたいデータをで、データを生成する責任は重大である。そこで、予入力すれば、有意確率とグラフが簡単に表示できるよめコントロールされた環境づくりを行い、小さな成功

うにしている。また、DSの授業では理論は深く説明せ体験を得ることを目的とした。

ず、正しく結果を読み取ることに重点を置いた。最初（第２回）器具の説明、水を用いた装置の確認は直感的に理解ができるよう、曖昧な表現を使うこと（第３回）濃度が既知である試料の滴定実験を避けている。演習を進め用語に慣れてきた時に、改（第４回）結果が既知である試料の滴定実験

めて一歩深めた理論の授業を行なった。(図３)

これらの予備実験を踏まえ、ビタミンCの量を測る
オリジナル試料を選んだ。試料選びの際の観点は以下

図３．地域における違いをｔ検定を用いて考えるの８つである。
① ビタミンC含量を調べる資料を選ぶ② ①を選んだ理由③ 仮説を立てる④ 具体的な予想をする⑤ ④のように予想した理由⑥ データの収集と分析の方法⑦ 試料収集の際に気を付けること⑧ 実験やデータ収集の際に気を付けること
実験・分析に入るまでを①〜⑤、実現可能性を⑥〜⑧で意識させている。
（生徒が選んだテーマ例）❖

統計ポスターの作成「赤と黄パプリカでは赤の方がビタミンＣが多い」

全員に対する夏休みの課題として統計ポスターの作「静岡と熊本産のミカンでは熊本の方がビタミンＣが成を行なっている。また、優れた作品を愛知県統計グ

― 3 ―

多い」

「レモンのビタミンＣ含有量の温度による違い」を提案するコンペもあり、生徒は自分の地域について「野菜ジュースの種類でビタミンＣの量は異なる」

学びを深めることができる。2023年度は和歌山県が主

また、⑧の実験時に気を付けることとして実験誤差催する和歌山県データ利活用コンペティションに６チをできるだけなくす必要がある。中和滴定が終了し、ームが参加し、２チームが大賞と協賛企業賞を受賞し試料の色が変わったと判断するのを目視ではなく、た。

RGB値を測定するアプリを用いる班もあった。(写真)PBL実験はまず２時間行い、中間分析レポートをま６．評価

とめている。中間レポートの内容を班でさらにクラス

DSの授業を受ける前（2022年４月）と受けた後で共有し、実験における課題やデータ数の不足から、（2023年3月）に高校１年生対象にアンケートを行っ

再実験をどのように行うとよいのかを再構築し、再実ている。(表３)アンケート項目は、⑤よくあてはまる験を行った上で最終レポートの作成を行なった。

④あてはまる③どちらともいえない②あまりあてはまらない①あてはまらない

写真１．実験時の様子（n=120，*p<.05,**p<.01,***p<.001）

4月

3月

現在「数学」は好きですか

3.40

3.96

***

現在「理科」は好きですか

3.24

3.79

**

現在「統計」「データ分析」は好きですか

2.83

3.33

***

現在「統計」「データ分析」は得意ですか

2.54

2.74

グラフや表を適切に読むことが出来ますか

3.43

3.26

3.06

3.23

2.85

3.20

*

2.83

3.31

***

実験や観察、アンケートなど自分でデータを収集することが出来ますか
データの種類からどんな分析方法が適切かを判断できますか
先行研究などを調査して、課題を発見することが出来ますかティションへの参加

データを加工・整理することが出来ますか

2.88

3.14

2022年度から各データコンペティションに対して、データ解析から結論を導くことが出来ますか

2.97

3.39

3.09

3.3

3.26

3.41

2.88

2.83

3.59

3.80

*

2.87

4.25

***

６．デ

タコン

エントリーを希望する生徒のサポートを行ってきた。

複数のデータを組み合わせて結論を導くことが出来ますか特に2023年度は、高校１・２年生全校240名のうち60

自分の研究を客観的に他者に説明することが名以上の生徒が何らかのコンペティションに参加し出来ますかた。2024年度からは週１回のプロジェクト活動として

他の人の研究にアドバイスを出来ますか
他の人の意見を柔軟に取り入れて、考えを修

本格的に活動を行う予定である。

正することが出来ますか

生徒の研究時に心がけていることは、教員から意見を伝えすぎないことである。専門的な手法を学びたい

あなた自身にとって、DSの授業はどの程度必要性を感じますか表３．授業アンケート結果(2022年)と言われた場合には伝えるが、大切なことは生徒たち

特に、「現在、数学が好きか」に対し3.40点からが自分たち自身でアイディアを作り出すことである。
現状を他者に報告し、意見を交わすことで、多角的に課題をとらえることができ、課題を解決する本質に迫ることが出来ると考えている。教員もチームの一員となり、一緒に課題解決を楽しむように心がけている。
また、コンペティションへの参加を通して、生徒はデータを利活用する楽しさを認識することができる。

**

3.96点、「現在、理科が好きか」に対し3.24点から3.73点、「現在、統計やデータ分析が好きか」に対し2.83点から3.33点と有意に上昇している。これは、DS
授業によってデータ分析だけでなく、数学や理科に対しての興味を刺激し、好意的な影響を与えていることが考えられる。

地域課題に着眼し、自分にとって身近な地域の解決策― 4 ―また、授業の感想として「地理の図表の見方が変わった」「テレビのグラフに疑問を持つようになった」

８．参考文献など多方面での視野の広がりも見えている。一方で、

・名古屋大学全学教育科目「データ科学基礎」スライド「難しかった」という生徒も多く、文理問わず、どの・

青山和裕. ニュージーランドの統計教育から得られる示

生徒も楽しくDS授業を取り組むための改善は今後も必唆－ カリキュラム, 教材・授業事例, 評価制度の観点か要であると感じている。

ら－. 日本数学教育学会誌, 2018, 100.7: 11.
・

７．最後に

阿部真人. データ分析に必須の知識・考え方

統計学入門. ソシム株式会社, 2021

この度「日本統計学会統計教育賞」を授与して頂・き、改めて自分の実践を振り返ることができました。

伊川美保; 楠見孝. 統計リテラシー自己効力感尺度日本
語版の作成――統計教育の効果測定――. 心理学研究,

3年前、名大附属高校にとって新たな取り組みであ2020, 91.2: 133-141.

るDSを初年度に担当することになった私は、とにかく・必死に「統計の概念や手法」を知識として教えるために教材研究を行っていました。その後、実践を通して会社, 2014
・

生徒の反応に触れ、DS実践校の先生方にお話を伺い、連携している大学の先生方にもご助言を頂きながら、

石村光資郎 石村友二郎. 卒論・修論のためのアンケー
ト調査と統計処理. 東京図書株式会社, 2014

・

試行錯誤して現在の形に至っています。本実践は実感
としてはまだ「初動の段階」であり、胸を張って何か

石井秀宗. 人間科学のための統計分析. 医歯薬出版株式

浦上昌則 脇田貴文. 心理学・社会科学研究のための調
査系論文の読み方・

筋道をお示しできるような事例ではありません。しか

改訂版. 東京図書株式会社, 2020

江崎貴裕. 分析者のためのデータ解釈学入門. ソシム株
式会社, 2021

しながら、このような形で取り組みを評価頂き、驚き・

岡本尚也. 課題研究メソッド 2nd Edition. 啓林館, 2021

とともに、方向性に自信を持つことが出来たのも事実・

後藤芳文ら. 学びの技 14歳からの探究・論文プレゼンです。本実践に関わっていただいております、名古屋大学名誉教授・神保雅一先生、東京大学・藤村宣之先

テーション. 玉川大学出版部, 2015
・

酒井淳平; 稲葉芳成. 高等学校における 「データの分

生、名古屋大学・石井秀宗先生、経済産業研究所・小析」 その後の統計教育実践の一事例. 統計数理, 2018,

西葉子先生、関西大学・脇田貴文先生には、改めまし66.1: 135-151.

て、心より感謝を申し上げます。三小田博昭副校長は・TOBÍAS-LARA, Maria Guadalupe; GÓMEZ-じめ、勤務校である名大附属高校の先生方には、DSのBLANCARTE, Ana Luisa. Assessment of informal and

実践だけでなく、DSを基礎としたSTEAM等、課題研

formal inferential reasoning: A critical research review.

究への連動についてご理解とご協力を頂いており、改Statistics Education Research Journal, 2019

めて感謝申し上げます。過年度も含めまして、名大附・属高校の生徒として実践に関わってきてくださった皆様、DSの授業に協力的に一生懸命向き合って頂いてお名古屋大学教育学部附属中・高等学校．はじめようロジ
カルライティング,ひつじ書房, 2014

・

り感謝致します。

日本統計学会．日本統計学会公式認定 統計検定 3級・4級 公式問題集[2018〜2021年] ,実務教育出版,2021

DS教育は、データに基づいた考察や論理を展開する

・

Makar, K., & Rubin, A., A framework for thinking about

練習をしながら、数字・数値に翻弄されない素養を育informal statistical inference, Statistics Education

むこともできるといった不思議な力を持っています。

Research Journal,2009

私は、実践を重ねながらDS教育に様々な可能性を感じ

・

理数探究基礎. 数研出版株式会社, 2020られるようになりました。普及に関わる先生方も同じ

・

理数探究基礎なのではと僭越ながら感じています。

未来に向かって. 新興出版社啓林館,

2020

今後も引き続き、先生方のご指導を頂きながら実践

・を重ね、更に近隣校を中心とした他校と連携し、普及にも力をいれていきたいと考えております。

― 5 ―涌井良幸. 統計力クイズ .実務教育出版, 2015

学びと繋がりの場を求めた FESTAT（全国統計探究発表会）5 年間の歩み
床田太郎 香川県立観音寺第一高等学校 公民科 教諭
三好敏之 香川県立観音寺第一高等学校 数学科 教諭〒768-0069 香川県観音寺市茂木町四丁目 2 番 38 号
TEL：0875-25-4155
FAX：0875-25-4145
α kagawa-edu.jp hd0345○
α kagawa-edu.jp
Mail：xe5957○
１．はじめに
この度は，本校の事業 FESTAT（全国統計探究発表会）に統計教育賞をいただいたことに，深く感謝申し上げます。この度の受賞は，実に多くの方々のご指導やご支援のもと，数年にわたって本校が続けてきた取組みが，広く認められた証として，心より嬉しく思っております。
それでは，５年間実施してきた FESTAT とは，どういう意図で始め，どういう内容を行ってきたか，また，今後の FESTAT について，ご説明いたします。
２．そもそもの発端と志2012 年度から高等学校学習指導要領で数学 I に「データの分析」が取り入れられ，2022 年度の学習指導要
領では，数学や情報においてさらに統計の内容が充実し，数学を用いての日常生活における問題発見・解決も重視
されることになりました。従来の座学の勉強や計算問題の演習だけでは，その必要な力は身につきません。
2019 年度からは「総合的な探究の時間」が先行実施されました。ただの調べ学習で終わらせず，深い探究活動にさせようとするならば，せめて自らの主張を説得力のあるものに根拠づけるために，統計を利活用する必要があります。このような探究活動は，生徒の興味から始めることができ，文系・理系を問わず取り組みやすく，
生徒が数学で学ぶことの有用性を実感できる活動です。
まさに，実社会や身近な現象と，学問を繋ぐ，探究の趣旨にかなっており，統計を活用する課題研究を広げていきたいという思いがありました。
一方で当時，多くの教員には真面目さや責任感からくる心理的負担がありました。数学の教員についても，多くの教員が自らのキャリアのなかで，統計について本格的に学んでいません。生徒に教えたり，指導したりするとなると，きちんとしなければならないと考えます。困ったときに誰に質問すればよいのか。すでに取り組んでいる先生方は，どのような内容，方法で行っているのか。
そうした「学びと繋がりの場」が欲しいという状況がありました。
これらのニーズを満たすためには，小学生，中学生，
高校生，大学生が学びあう場が必要であると考えました。
小中高大の児童・生徒・学生が「統計を利活用した研究」
を発表し，交流し，専門家のご指導ご助言を受ける場を設定し，指導者の教員も専門家の指導助言や他校の実践から学んだり，繋がったりすることができます。SSH 指
定校は，他校との発表交流の機会が多いのですが，その大半は理科の研究です。理科の先生方はこのような発表交流の場で学び，情報交換し，つながっている姿がありました。また，数学の研究における発表交流としては，

大阪府立大手前高等学校が長年実施している「マスフェスタ」があります。しかしそこでも，統計を扱った研究はほとんどない状況でした。高度な分析や研究成果を競うコンペティションは当時からいくつかありましたが，研究初期の段階や，中間発表段階の発表交流の機会はほとんどないのが現状でした。必要なものがないならば，私どもで作っていくしかない，と，当時本校で数学の課題研究を指導していた 石井 裕基 先生（現 東北大学
高度教養教育・学生支援機構 特任教授）が中心となって，その案を練っていきました。
３．ＳＳＨ科学技術人材育成重点枠の指定
最終発表の交流だけではなく，研究初期の，研究計画
でも，仮説の立て方が分からないという段階，どういった統計的手法が適切かわからない，分析したけれども，その結果や考察が妥当かどうか，助言が欲しい，といっ
た，様々な研究段階の生徒や指導する教員が一堂に集い，
まさに「学びと繋がりの場」を作りたい。構想はできた
ものの，一考しただけで膨大な予算が必要です。そこで，当時（2018 年度）の本校はＳＳＨ指定Ⅱ期目（5 年間）の 2 年目だったのですが，残りの 3 年間で科学技術人材育成重点枠をとろう，と決めました。そして，「学びと繋がりの場」の構想が出来上がってきました。祭典・フェ
スタと，統計・スタティスティクスを合わせて，この取組みの名称を，FESTAT と名付けました。
重点枠の申請時には，文部科学省にて，当時の多田幸平校長，香川県教育委員会の佐々木邦彦教育次長と私でヒアリングを受けました。
「実施しようとしていることは大変価値がある」などのポジティブなコメントもあり，採択への手ごたえを感じました。一方で，「なぜ統計教育が，観音寺第一高校なのか，なぜ香川県でデータサイエ
ンスなのか」と，厳しい指摘の言葉もありました。それに対しては，「必要な取組であるにも関わらず，誰もやっていないのだから，自分たちで創っていくのです」と答えました。そうして FESTAT は，2019 年度から 2021
年度まで，SSH 科学技術重点枠事業として，特別な予算がついて実施できることになりました。2019 年には，滋賀大学と連携協力に関する協定書を交わしました。
３．第１回ＦＥＳＴＡＴ（2019 年）
第１回は，学校の近くのハイスタッフホール（観音寺市民会館）の多目的会場をメイン会場に，滋賀大学大津サテライトプラザをサテライト会場にして開催しました。中学校１校，全国の北は長野県，南は熊本県から 9つの高校，2 大学 5 学部が参加し，全国各地からデータ
サイエンティスト，大学，研究機関，企業から統計関係― 6 ―の専門家，行政官 11 名が指導助言を行い，口頭発表 7，
ポスター発表 28 で交流しました。まさに，下の構想図に描いた，FESTAT の思いが結実した一日でした。
中学生

高校生

互いの学びの場

小学生

大学生

統計専門家・統計教育専門家
データサイエンティスト・行政官
互いに繋がる場
地域

教員

４．ＦＥＳＴＡＴ２０２０，ＦＥＳＴＡＴ２０２１
2020 年，世界をコロナ禍が襲いました。一斉休校や様々な行事の中止。当時の本校のホームページ「SSH ブログ」を振り返ってみていますと，2020 年 7 月 2 日付
記事で「観一の学びは，止まらない。いや，止めてはならない。
」と書いてありました。当然，FESTAT も実施しました。2020 年は，基調講演と有識者や先輩大学生による応援メッセージをからなるキックオフイベント
を Zoom で実施した後，事前に YouTube に限定公開でアップロードした発表動画を相互視聴する期間をはさ
み，Zoom で質疑応答やグループセッションをしました。
参加校は増えて 16 県の高等学校 17 校，38 チームで発表交流をしました。また，指導助言講師 11 名，講演講師 3 名と，多くの方々に支えられました。また，司会や運営などを，大学生が行ってくれました。また，高校教員と統計教育専門家との交流会も，オンラインで実施しました。
2021 年は，基調講演と応援メッセージからなるキッ
クオフイベントと，グループセッションを Zoom で，そしてポスター発表，質疑応答をバーチャル空間 oVice で実施しました。18 校 40 チームが参加し，基調講演や応援メッセージをいただいた先生方や，指導助言者 20 名の先生方に支えられて，実施することができました。
なお，2021 年度をもって SSH 科学技術人材育成重点枠の指定は終了しました。
「学びと繋がりの場づくり」という当初の目的を達成できたと考えています。一方で，せっかくの FESTAT のしくみや，形成されてきたネッ
トワークはぜひ継続させていきたいと考えました。2022
年度からも，本校は SSHⅢ期目の指定を受けることができましたので，今後は，基礎枠の中で実施していくことにしました。対面で多くの方々を招聘して実施することは困難ですが，オンラインを使えば，比較的低予算で実施可能だという見通しが立ったからです。
４．ＦＥＳＴＡＴ２０２２，ＦＥＳＴＡＴ２０２３
ここ 2 年間は，基調講演と発表交流会の２部構成とし，基本的にはバーチャル空間 oVice を用いて実施しています。40 本程度の高校生の研究発表に対し，15 名程度の専門家の方が指導助言し，大学生が運営に携わるというスタイルが定着しています。また，2022 年度からは，
JDSSP（高等学校データサイエンス教育研究会）との共催で実施しています。2023 年度からは，日本統計学会

統計教育分科会，人工知能学会の後援もいただき，実施
しました。
５．ＦＥＳＴＡＴのこれから
FESTAT の特長は，繰り返しになりますが，高度な分析を競うコンペではなく，「学ぶ」「繋がる」という，交流に主眼を置いているところです。オンラインにより，場所や時間，予算の制約を超えて，毎年多くの学校から参加いただいております。
また，2024 年度からは，全国 1000 校超で DX ハイス
クール（高等学校 DX 加速化推進事業）が始まります。
「ICT を活用した文理横断的・探究的な学びを強化する
学校などに対して，そのために必要な環境整備の経費を支援する」とのことです。また，DX ハイスクールにおいて，「総合的な探究の時間については，数理・データサ
イエンス・AI の活用を前提とした実践的な内容に充実させる」こととなっているので，統計を用いた探究はますます広がりを見せると思われます。
SSH 校と DX ハイスクールとの連携に，そして小中高大の接続に，「学びと繋がりの場」である FESTAT は大いに貢献できると思います。継続的に実施していこうと考えておりますので，高校に留まらず小・中・大の皆様も，ぜひご参加についてご検討いただければ幸いです。
最後に，ここまでの取組につきましては，全国各校の生徒たちの熱意ある参加，共に学び合う全国の高校教員たちの協力，そして，このような取組みに賛同し，アドバイザーとしてご参加いただいた統計関係の皆様のご支援がなければ実現できなかったものです。また，この度名誉ある賞を授与してくださった統計教育賞の選考委員の皆様，本校運営指導委員の渡辺美智子先生，山田剛史先生，JDSSP 高等学校データサイエンス教育研究会の皆様，連携協定を締結していただいた滋賀大学の皆様，その他多くの関係の皆様方に心より感謝申し上げます。どうもありがとうございました。
【参考文献等】
1. 日本統計学会統計教育分科会等（2020），第 17 回統
計教育の方法論ワークショップ・理数系教員授業力向上
研修会（東京）および第 9 回科学技術教育フォーラム，「課題研究における数理・データサイエンス教育の実践と SSH 重点枠の記録」
2. 日本統計学会統計教育分科会等（2021），第 18 回統
計教育の方法論ワークショップ・理数系教員授業力向上
研修会（東京），「コロナ禍でのチャレンジ，オンライン
全国統計探究発表会（FESTAT）」
3. 日本統計学会統計教育分科会等（2022），第 19 回統
計教育の方法論ワークショップ・理数系教員授業力向上
研修会（東京）「オンライン FESTAT の２年間を通して
見える探究発表会の可能性」
4. 月刊『統計』2021 年 7 月号「高校における統計・データサイエンス教育の最前線（1）―学びと繋がりの場を求めて―」
5. 文部科学省 高等学校 DX 加速化推進事業（DX ハイスクール https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/shinkou/shinko/1366335_00009.htm― 7 ―インテージグループのデータサイエンス教育の実践事例～企業データを活用した取り組み～増田純也・株式会社インテージホールディングス
小林春佳・株式会社インテージ〒101-8201 東京都千代田区神田練塀町 3 番地
インテージ秋葉原ビル
03-5295-2662
kobayashi-haruka@intage.com
１．はじめに析やビジネスに触れる機会を提供し、ビジネス力を

デジタル時代にともない、経済産業省と文部科学有したデータサイエンス領域の人材育成を目的とし省は、2026 年度までにデジタル推進人材を 230 万人ている。従来のアンケートデータやテキストデータ

育成することを目標に 2023 年から協議会を開催しに留まらず、マーケティングの現場で活用されるメている[1]。このような政府機関の取り組みからデディア接触データや購買データを提供し、学生自らジタル推進人材の育成は、急務であり、教育機関だが分析・考察することで実務に近い体験型授業を展

けではなく、産学官が連携し、育成を推進していく開している。PBL(Project-Based Learning)型の授業

ことが求められている。

では、課題設定からデータ分析・考察、提案までグ

インテージグループは、1960 年に創業して以来、日本の市場調査会社のリーディングカンパニーとしループで実施し、企業におけるプロジェクト型の実
務に近い体験をしている。

て常に最高レベルのサービスを提供することで主に企業のマーケティング担当者に支持されてきた。現

３．取り組み事例

在では、マーケティング・リサーチ業界アジア No.

■マーケティング・リサーチカードゲーム講座

1*の企業グループである。インテージグループでは、 マーケティング・リサーチを体験できるオリジナル
企業視点と生活者視点をつなぐデータ活用価値の不カードゲームを使い、データ分析・考察の体験し、断の向上によって、健やかで持続可能な社会の実現

リサーチに必要な視点を学ぶ。情報が書かれたカーに貢献すべく、ビジネス力を起点に、データサイエ

ドを集め、アイスの販売数を決めていくゲームであンス力、データエンジニアリング力を強化し、デー

り、情報の取捨選択や小学生で習う統計レベルのデタ価値向上を担う人材の育成を行っている。2018 年

ータ分析が体験できる。幅広い難易度が選択できるからインテージホールディングスでは、データサイ

ため、小学生から社会人まで利用できる。情報リテ

エンス領域の人材育成や産学連携教育の推進などを

ラシーの育成の観点から「楽しく」「能動的な学習目的としていくつかの大学機関と包括的連携協定を

意欲を高める」目的で導入している。

結び、当社グループのデータ活用のノウハウやデー
タサイエンス力によって教育支援を行っている。本

■データサイエンス学部の PBL 型授業

稿では、企業視点のデータサイエンス教育の事例と滋賀大学データサイエンス学部では、プログラミン

その効果を考察する。

グ実装からビジネス提案、効果検証まで一気通貫で*「ESOMAR's Global Top-50 Insights Companies 2023」に基づく

行う PBL 型授業を実施しており、インテージグルー（グループ連結売上高ベース）

プのノウハウを提供して授業を展開している。今年で４年目となり、半期を通して、課題発見⇒施策立

２．目的案という 2 段階で実施している。

インテージグループの教育機関におけるデータサ
イエンス人材の育成では、学生へ実践的なデータ分― 8 ―■データサイエンス学部の R&D Challenge
武蔵野大学データサイエンス学部の学生が、統計モ
デル、大規模言語モデル（LLM）、仮想現実などのテクノロジーを用いた研究発表を行うイベントを開催している。
■国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリ
国立情報学研究所が運営する情報学研究データリポ
ジトリに、メディア接触データ、店舗売上データ、
個人購買データを提供している。研究者は。申請をすることで、無償で利用することができる。
■中学教科書へ教材データを無償提供
中学の数学の教科書において、箱ひげ図の題材として花見期間のコンビニエンスストア売上データを無償で提供した。
４．考察と今後の課題
2020 年度に新しい学習指導要領として導入された
アクティブラーニングにより学校教育の在り方が変化していると感じる。学校教育を通じて、小学生から社会と連携･協働しながら、未来の創り手となるために必要な資質・能力を育むことが求められている[2]。しかしながら、学校の授業や書籍のみで学ぶことは、限界がある。私たちは、これらの取り組
みを通して、企業として働く知識・技能であるデー
タサイエンス力やデータエンジニアリング力の育成に貢献していきたい。また、どのようなコンテン
ツ・方法を提供していくことで新しい時代に求められる資質･能力の育成にどのように貢献できるか、学校や教育機関と連携・協働することで見つけてい
きたい。
参考文献
[1]文部科学省

デジタル人材育成推進協議会[2]平成 29 年度小・中学校新教育課程説明会(中央説明会)における説明資料― 9 ―教員養成大学における体験を重視したデータサイエンス教育への試み
山下雅代・東京学芸大学
住所：東京都小金井市貫井北町 4-1-1
T e l：042-329-7927
Email: yama11@u-gakugei.ac.jp

教員養成フラッグシップ大学には、大学独自の先導

1. はじめに
東京学芸大学は、令和 4 年 3 月 9 日に文部科学大臣
から「教員養成フラッグシップ大学」に指定された。
教員養成フラッグシップ大学は、文部科学省が創設した新しい仕組みで、「令和の日本型学校教育」を担う教師の育成を先導し、教員養成の在り方自体を変革していくための牽引役として３つの役割（① 先導的・革新的な教員養成プログラム・教職科目の研究・開発、②
全国的な教員養成ネットワークの構築と成果の展開、③ 取組の検証を踏まえた教職課程に関する制度の改善への貢献等）を果たす大学を文部科学大臣が指定するものである。
「教員養成フラッグシップ大学」には、本学を含む４大学が指定された。本学の教員養成フラッグシップ
大学構想の概要は図 1 に示す通りである[1]。

図 1：東京学芸大学

的な教職科目の設置が許されている。本学ではその特例を適用した教育創成科目を 5 つ設置する予定である（図１左中段フラックシップ特例科目を参照のこと）。
筆者は、この５つの教育創生科目の 1 つである「教育のためのデータサイエンス（以下、教育のための DS）」のカリキュラム開発を担当している。「教育のためのDS」は、学校教育のよりよい変革に資する基盤となる
探究力、創造力を育成するための科目として、学部 2年生を対象に令和 6 年度の春学期から全学必修科目として開講が予定されている。
本稿は、教育のための DS のカリキュラムを紹介すると共に、開発した教材の内、コイン射撃シミュレー
タを取り上げて、詳しく紹介する。加えて、令和 5 年度に行った２回の先行試行の結果も報告する。

教員養成フラッグシップ大学構想― 10 ―

概要図[1]

2. 科目開発のコンセプト

教育のためのデータサイエンス

自分を含めた皆の幸せのために、統計(数学)・ICT・色々な教科の知識（内容）を活用して教科横断的に問題解決すること

データサイエンスは一般的に、データから価値の抽価値（＝誰かの幸せ）の実現

出や価値の実現を行うためのアプローチに関する学問

自分・
家族・
お友達

である[2][3]。

日常生活上の問題

データサイエンスは実学であるため、知識の習得だ
各教科
固有の知識

けでなく、実践や体験を通して行動に落とし込むような、いわゆる方法知の習得が必須であるという考えか

国語

手法・原理
の理解

験を通して活用力が見据えられるようなカリキュラム

→

社会の問題

地域

社会

理科

算数
数学

ら、知識ベースの基本的なリテラシーのみでなく、経

←

学校

身の回り

社会

体育

問題解決プロセス

・・・

Story telling
データを文脈化する

統計活用力
データをとる
データを読む/解釈するの構築を目指した。
「教育のための DS」のねらいと目

情報

ICT活用力データを集計する
データを要約する
データを可視化する

分析の実装

図２：教育のためのデータサイエンス

標は、本学大学院連合学校教育学研究科 関口貴裕教授が作成したものを基に、5 つめの力“価値を実現する力”
を加え、修正をおこなったものが下記である。

に活かす統計の考え方をすごろくの図に示したものでねらい：常に変革が求められ、情報が高い価値を持つある。このすごろくは、問題発見エリア、原因追及エ

デジタル社会の到来を踏まえ、データを用いた

リア、問題解決（対策）エリアの３つのエリアからな資料等を使いこなし、学校教育の場で、根拠に基り、これらのエリアは、それぞれの探究の目的を示し

づく指導の改善や子供たちとの関わりの工夫をている。すなわち、価値の実現を目指したときには、実践するための基礎的素養を身に着けているこ

この３つを目的とした探究活動が必要であることを示とを目指す。

している。

目標：データサイエンスに必要な５つ力①データを集める力②データで伝える力③データを使う力④データをよむ力⑤①～④の力を駆使しながら、データを活用して価値を実現する力の基礎力を養う。問題解決プロセスを理解し、データを活用して価値抽出を行うことや価値実現につなげることをイメージできる。
この科目は、数理・データサイエンス・ＡＩ教育プ
ログラム認定制度（リテラシーレベル）の申請を目指

図３：問題解決すごろく[4]している。モデルカリキュラムにはない「データを集める力」を新たに立てているところに特徴がある。集3. 教育のための DS の構成

めるデータの種類は、1 次データ（自分で採るデータ）と 2 次データ（何かの目的で採られたデータ）がある

教育のための DS は 1 単位科目であるため、100 分

が、この両方のデータを集める力を指している。採ら×7 コマで行われる。加えて、全学必修となるため、履れたデータを活用する力だけでなく、自分でデータを

修人数は 1000 人を 8 クラスに分けて実施し、オンラ

採り教育活動の改善に結び付けることを目指している。

イン開講を前提に開発した。

以上のねらいと目標に基づき、図 1 に示すように、内容構成についても本学の関口貴裕教授の案に基づ教育のための DS を「価値（自分を含めた誰かの幸せ）

いて筆者が実装を行った。科目編成は、表 1 に示す通の実現のため、統計・ICT を活用しながら、教科横断りである。
本学の学生は、小学校教員養成課程の学生が最も多的に問題解決を行うこと」と定義した。
この講義で用いる問題解決プロセスは、図３の問題

く、加えて、数学や数式に抵抗感が強い学生が多い。

解決すごろく[4]を用いる。問題解決すごろくは、社会

そのため、教育のための DS では、できるだけ高校ま― 11 ―

表 1：教育のための DS の構成
回

講義名

内容

教材

1

データサイエンスと問題解決プロセス

データサイエンスの定義、問題解決プロセス、高校までの内容の復習

現職教員研修動画

2

キャラクターを改善しよう

アンケート調査、問題解決プロセスの体験

アンケート支援シス
テム

3

公的統計を活用して人口問題を考えよう

グラフの選び方と注意点、外れ値の考え方、 統計局動画
相関分析の注意点
SSDSE

4

擬似成績データを読んでみよう

エクセルの使い方、2変量の外れ値の見方、 成績擬似データ
散布図行列の見方と解釈、偏差値

5

コインを目標位置に止めてみよう

ばらつきと問題のタイプとその解き方、
単回帰分析

コイン射撃

6

平均値の誤差の評価を考えよう

中心極限定理と大数の法則、不偏分散、
区間推定、Z検定、2種類の過誤、効果量

SSDSEを用いた復元抽出実験

7

多様な分析手法とまとめ

主成分分析、小学校の実践事例の紹介
まとめ

現職教員研修動画

でに習った内容の活用を体験する場にしたいと考えた。

推測統計の基本的な内容を盛り込むことも可能である。

グラフだけでもできることは多く、グラフを活用した

ゴムの引き量が飛距離と関連することは子どもでも気分析のイメージを形成することを目指すことにした。

づくことができることから、ゲーム感覚の演習を通し

特に、第 4 回では、附属竹早中学校の上園悦史教諭にて、ばらつき低減の問題解決を確実に体験できる優れ提供頂いた社会科の成績データを基に擬似データを作た教材である。

成した。これにより、学校の現場ですべての教員が触れる機会のあるデータを活用するイメージを持てるようにした。
加えて、本学は単科大でありながら総合大学のような多様な専門性を持った学生がいる。そこで、できるだけ多様な統計に触れ、自分ができる統計、好きな統計を考える機会としたいと考えた。1 次データを取得し分析する回は、第 2 回と第 5 回である。第 2 回は感性データを扱い主に質的データの取得とその分析を扱
図 4：コイン射撃の結果の様子う。一方、第 5 回は、ものつくりで用いられるような量的データの取得とその分析ができるように構成した。

ばらつきのタイプと解決の方法

その他にも、公的統計をメインにした回も設けた。

問題解決すごろくに示されているようなばらつきの問題は、図 5 に示すように原因特定の方法がある程度

4. コイン射撃シミュレータ

絞られる。
本稿では、7 コマの内、第 5 回「コインを目標位置に止めてみよう」を取り上げ、詳しく紹介する。ここ

ばらつきが大きいで用いる教材は、高橋武則統計数理研究所客員教授がねらい
問題（引き量を一定するための治具）やコインガイド（まばらつきの原因となる重要な因子が含まれていない
可能性

っすぐ飛ばすためのガイド）などの治具（作業を楽にするための補助工具）を用いてばらつきを制御した環境下でコインを飛ばすと、図 4 に示すように正規分布
状にばらつくため、分析過程に区間推定や検定などの― 12 ―

ねらい

問題

問題

問題

幅の間に止まるようにゴムを使って 10 円玉などのコ

多峰性・離れ小島があるねらい

開発したコイン射撃である[5][6]。目標位置±一定のインを飛ばすといった教材である。コインストッパー

平均が偏っている

ばらつきの原因となる因子は抑えられているが、設定水準が悪い可能性

異なる条件でデータがとられている可能性↓↓↓

ばらつきの原因を探る

最適な設定水準を探る

多峰性の原因となる条件を探る

図 5：ばらつきのタイプと解決の方法

ばらつきが大きい問題は、ばらつきの原因となる要

1000

距離

因あるいは因子を探ることが必要である。特性要因図などの因果関係を整理した図から、ばらつきの原因と500なる因子の条件を固定して、全体のばらつきが小さく029なるようする。例えば、コイン射撃の例では引き量を一定するなどである。このとき、因子がとる水準（引

34
ガイド幅

39

図 7：コイン大の最適ガイド幅の導出の例

き量〇㎝）も一緒に探究することになる。
平均が偏る問題は、最適な水準を探ることが必要で達成感を出すため、このような設定とした。問題解決ある。量的データの場合は、散布図や回帰分析を用い、の大まかな流れを記す（図 8）。

質的データの場合はクロス表を用いることができる。

① 勘で目標位置に止まるように試行し、ばらつきを多峰性がある場合は、条件の違いで山が分かれるた観察する。ばらつきと偏りの問題だけでなく、多峰性や外れ値、歪みが観察されることもある。

め、条件の違いを層別（分類）して分析する。
何も管理されていない状態だと、これら 3 つのタイ

② 回帰分析を用いて、目標位置に止まるような引き量を求める。

プの問題が複合問題となって観察される場合もある。
その場合は、まずばらつきの原因や条件の違いをまと③ 求めた最適引き量で効果を確かめる。ばらつきはめ、因子や条件を固定化することでばらつきや多峰性①に比べて小さくなるが、依然としてばらつきのを抑えた後、偏りの問題に対処するのが一般的である。

問題と偏りの問題が観察される。

以上より、コイン射撃は、問題解決すごろくの問題④ コインガイドの最適幅を求める。図 7 のように求発見エリアに描かれたようなばらつきに関する問題をめることもできるが、よく観察しながら試行して発見し解決する体験を得るのに最適な教材の１つであいれば、最適幅を求めることができる。なお、コる。しかし、実物教材のままでは、オンライン講義でインの大きさで、最適な幅は異なる。

の実施が難しいことから、Web ブラウザ上で動くシミ⑤ 求めた最適ガイド幅を用い、再度②で求めた引き量で試行し、効果を確かめる。その結果、ばらつュレータ（試作版）の開発を行った。

きの問題は解決するが、偏りの問題が発生する。
⑥ 最適ガイド幅で、偏りが生じない引き量（水準）

コイン射撃シミュレータと問題解決の例

を回帰分析で求める。

試作版のコイン射撃シミュレータは、高橋武則先生
らに提供いただいた実験データを基に開発を行った。

⑦ ⑥で求めた引き量を用い効果を確かめる。偏りがでる場合もあるが、概ねこの手順で問題は解決する。
①勘で目標位置に止まるように試行

6

目標位置：1000±100

5
4
3
2

1400以上1140以上1140以上1400以上1300~1400

1300~1400

1200~1300

1100~1140
1100~1140

1200~1300

1100~1200

1060~1100

1100~1200

700未満

800~900

1000~1100
1000~1100

980~1020

1020~1060

39

8
7
6
5
4
3
2
1
0

⑥最適引き量2の導出
1400に飛ばないだけでなく、ばらつきにも効き、ある一定

1300⑦最適引き量2とガイド幅で実施

y = 23.828x - 2328.5
R² = 0.9854

飛んだ距離

1200
1100

以下の幅では飛距離が短くなるようになっている（図980~1020⑤最適引き量・ガイド幅で実施

1000
800
600
400
200
0
34
ガイド幅

1060~1100

で飛距離は異なる。ガイド幅を使用すると、斜め方向

150④最適ガイド幅の導出

291020~1060

ド幅の 3 因子である。引き量一定の時、コイン大と小145

900~1000

きさ（小・大）、ストッパーにあたる作業標準、ガイ

140
引き量

距離

現在、図 6 に示すように選べる因子は、コインの大

135

700未満

130

800~900600

700~800

700

900~1000800

940~980900

図 6：コイン射撃シミュレータ（試作版）

940~980

1000

860未満

飛んだ距離

1100

8
7
6
5
4
3
2
1
0

900~940③最適引き量で実施

860~900

y = 28.549x - 3046.8
R² = 0.6004

1200

860未満

1300

900~940②回帰分析による最適引き量の導出

860~900

0

700~800

1

1000
900
800

7）
。実物教材では、コインガイドによる大きなばらつ
き低減効果は観察できないが、改善効果を大きくし、― 13 ―

700
600
120

130

140
引き量

150

160

図 8：問題解決の流れの例

9
8
7
6
5
4
3
2
1
0

図 8 右のヒストグラムを観察すると、目標に対してばらつきが小さくなる様子と中心が目標の 1000 によ

思うから。


って行く様子が観察できる。

学校現場では様々なデータが採れることから、教師をやりながら直面する色んな問題を解決する
ことに役立つと思う。



5. 先行試行の結果
令和 6 年度の春学期からの全学開講を控え、令和 5
年度の秋学期の第 3 タームおよび第 4 タームに、本学の 2 年生から 4 年生に向けた科目を開講し、先行試行
を 2 回行った。先行試行では、対面講義で実施した。
第 3 タームは 9 名、第 4 タームは 5 名が履修した。所属コースは、理科 3 名、技術 3 名とデータを扱うコースからの学生が多かったが、それ以外の国語、社会、美術など、多様なコースの学生が参加した。第 4 ター
ムは第 3 タームの結果を踏まえ、講義の順番を見直し、数式の説明を加えるなどの改善を行った。
講義では、学務課が無記名のアンケートを行った。
その結果の一部を表 2 にて紹介する。

ちゃんと全部内容を聞けば、必ず役に立つ。

以上から、データを活用して問題解決をするイメージをつかめた様子が伺えた。
「教職を目指す学生はこの科目を履修した方が良いと思いますか。
」については、12 人中 9 人が肯定的な回答を示した。わからないと回答した学生の自由記述を見ると、「統計的な考え方を積極的に用いる分野とそ
うでない分野があるため、全員が履修した方が良いと言えるかどうかはわからない。」といった記述があり、2 名とも専攻によって異なると感じたようだった。肯定的な回答をした学生の自由記述の一部を紹介する。


例として成績処理の話もあったが現場で使えたら役に立つものが多いと思うから。



教員がテストを採点するときのデータ処理に役立つ。仕事を効率化できて、ブラックでなくなる

表 2：学務課の無記名アンケート（抜粋）かも。

この科目は将来役に立ちそうですか。

3T 4T 合計

1.とても役立ちそうだ

2

2

4

るという面でも身に付けた方が良いと思うから。

2.役立ちそうだ

426などの記述が見られた。教職に直結した内容を扱った

3.あまり役立ちそうにない

1

0

1

ことで、学校の中でデータを活用するイメージが形成

4.役立ちそうにない

0

0

0

されたと考える。

5.未回答

0

1

1

加えて、筆者が学務課のアンケートとは別に、記名

計） 7

5



アンケートなどの見方などはより視野を広くす

12の自由記述のアンケートを行った。設問は下記の通り

教職を目指す学生はこの科目を3T 4T 合計履修した方が良いと思いますか。

である。
「講義全体を通して、学んだことや心に残った

1.とてもそう思う

2

1

3

ことをご記入ください。また、内容が難しかったと感2.そう思う4

2

6

じる方は、来年の 2 年生のために、どのくらいの難易3.あまり思わない

00

0

度だとよさそうかご意見を記入くださると幸いです。」

4.思わない000

5.わからない

1

1

2

6.未回答

0

1

1

計） 7

5

12

これに関して、一部抜粋したものを紹介する。


統計学に興味を持つきっかけとしてはとてもおもしろい内容であった。



キャラクターやコイン射撃の課題や内容はとても興味深く、面白かったので塩梅が難しそうだがもう少し実践を増やせたらなと思った。

「この科目は将来役に立ちそうですか。」については、
12 人中 10 人が肯定的な回答を示した。
「あまり役に立

ぞれの場面で使う情報や分析方法をしっかり理

ちそうにない」と回答した人の自由記述を見ると、「内

解し取捨選択しなければならないということが容をうまく使えたら役立つと思うが、自信がない。」とわかったので、難しいがもう一度数学的なところあり、内容自体は役立つと考えていることが伺えた。

から学び直したいと感じた。

肯定的な回答をした学生の自由記述の一部を紹介する。


この科目で学んだ手法を応用すれば、教育現場のエクセルの使い方だけ覚えるのではなくて、それ

どの進路を考えていてもデータ活用能力は身につけておいたほうがいいと感じた。

中のさまざまな問題を解決することができると― 14 ―

教育の現場は勿論のこと、日常生活などさまざま

な場面で応用できるということを授業を通してコースごとにクラスが決まっているため、数学や分析学んだ。

に強いクラスでは、教員が丁寧にサポートする必要が講義全体では、ほとんど知らなかったデータサイあるものと考える。さらに、コイン射撃シミュレータ

エンスの手法にふれることができた。分析の対象は多様な活用が期待できる。

とできるようにデータを加工する方法はよくわ

現在、重回帰分析や検定での学習にも活用できるよ

かりました。しかし、やはり、データを解釈し、う、システムの改修を行っている。教材についても実意味づけるにはデータ分析の経験を積んでいか践に基づいた開発と改善を行う必要があり、引き続きなければならないと感じました。国語専攻だから

PDCA を回しながら取り組んでいく。以上のような学

データサイエンスとはあまり関わらないと思っ

芸大での取り組みについて、叱咤を含め、忌憚ないごていたのですが、評価での活用や、校務分掌をよ

意見を頂ければ幸いである。

り効果的に行っていくために、データサイエンスを活用できるのではないかと思いました。数式に謝辞

ついてはより詳細な説明が必要だと思います。

高橋武則統計数理研究所客員教授には、コイン射撃（略）学生同士がサポートしあえるような仕組みに関して詳しくご教授頂くだけでなく、実験データもを作ると効果的に学習ができるのではないでし快くご提供頂いた。心より深く感謝を申し上げる。高ょうか。

橋先生からの提供データを基に、リトルスタジオイン

興味を持てた、色々な場面で活用できることが分か

ク（株）様にシミュレータの開発頂いた。これによりったなどの意見が多くあった。楽しかったのは、キャ

楽しく学ぶ講義が可能になった。深く御礼を申し上げ

ラクターの改善（第 2 回）とコイン射撃（第 5 回）で、る。

役に立ったのは成績データ（第 4 回）であることが分かった。一方、要望としては、演習を増やして欲しい[1] 東京学芸大学 教員養成フラッグシップ大学の取組：との意見が多く見られた。分析ができるようになりた

https://www.u-gakugei.ac.jp/strategy/ (2024.2.22 最 終

いという心の表れと考える。その他にも少数ではあったが、学び合いの仕組み、教育に直結した事例の紹介

確認)[2] 竹村彰通・姫野哲人・高田聖治編(2021)『第2版データを増やして欲しいなどの意見があった。難易度については、適切～やや難しいと答える学生が多かった。難サイエンス入門』学術図書[3] 鈴木和幸・椿広計(2019)「講演概要 ミシガン大学 Vijay

しいと感じたのは数式であり、数式に関してはより詳

Nair 教授講演会:ビッグデータ、機械学習、データサイ

しくわかりやすい解説などをアクセスしやすい場所に

エンスの近年に見られる発展と今後の展望」『品質』

置き、自習をサポートできるような仕組みが必要であると考える。

Vol.49（1）pp.29-34[4] 統計数理研究所「統計の考えかたポスター」
https://www.ism.ac.jp/ura/press/ISM2022-

6. おわりに

01/poster.pdf

本稿では、教育のための DS のカリキュラムと共に、(2024.2.22 最終確認)[5] 高橋武則(1998)：「模擬生産・模擬実験と統計的品質管開発した教材の内、コイン射撃シミュレータを取り上理」，品質月間委員会．

げて紹介した。加えて、令和 5 年度に行った先行試行[6] 高橋武則（2014）「模擬体験による認識・創造・経営のの結果も報告した。先行試行の結果から、教育現場だ

教育-質を中核としたデータ・マネジメントの体験教育

けでなく多様な場面で、グラフを活用した分析のイメ-」『品質』Vol.44(1)，pp.49-57.

ージを形成することができたと考える。
来年度の本実施では、大人数のオンライン開講となるため、先行試行では観察できなかった問題が浮上するものと考える。先行試行でも、分析的思考力が極めて弱い学生が見られた。コース横断のグループワークにしたことで、数学や分析に強い学生がチームをサポートする様子が見受けられた。しかし、本実施時は、― 15 ―

統計学の講義資料を HTML で記述することの有効性―― R Markdown との連携 ――
林 篤裕・名古屋工業大学
名古屋市昭和区御器所町
Tel/Fax: 052-735-5119
E-mail: hayashi.atsuhiro@nitech.ac.jp

1. はじめに大人数を対象とした教室で、講義内容を学生に伝える方策として、かつては黒板への板書や OHP(Over Head
Projector)といったアナログ的な手法が使われていたが、現在では電子資料を提供することが一般的になった。特に、2020 年初から感染が拡大した COVID-19 の脅威は教育の諸活動にも多大な影響を与え、教室に集っての開講を避ける必要からオンライン講義と呼ばれる運営形態が否応なく導入され、益々アナログ的な手法は採れなくなった。
その際に用いられたのが Moodle 等の学習管理システム(LMS, Learning Management System)で、これに電子資料や説明動画を掲載し、個々の学生にはインターネット環境下から参照させて学修を進める形態が普及した。元々、LSM は e ラーニングを実現するために開発されてきたプラットフォームであり、教員側からの情報提示だけでなく、学生からの質問・レポート等の提出や、個々の学生のアクセス記録に基づいて学修行動を把握する機能も備えており、オンライン講義との相性も良かったことから、これを機に導入した大学も多かったと思われる。
本発表では、統計学(やこれに類する科目)の講義における電子資料の作成に、HTML(Hyper Text Markup
Language)が有効であることと、これを生成する機能を有している R Markdown を有機的に活用することを提案するものである。加えて、R Markdown が生成した HTML の一部を切り出して利用することができることも紹介する。
2. 統計学の講義資料に求められる構成要素
統計学の講義を念頭に考えた場合、講義内容の説明に必要な構成要素とも言うべき「部品」としては、文字(文章)、数式、画像、グラフ、表、他のサイトへのリン
クぐらいが挙げられるであろう。特に文字については、
文字サイズやフォント、色、下線等の修飾ができると効果的である。加えて、統計プログラムを学習内容に含んでいる講義の場合であれば、プログラムの掲載も必要になる。講義の目的にも依存するであろうが、プログラム
を簡単にコピー＆ペーストで取り込めるようになっていると講義時間中にプログラムの入力のための演習時間を短くすることが出来るため、より高効率に講義を進行することが可能になる。
よって、講義資料を提示するツールにはこれらが容易に掲載・実現できることが求められる。表 1 には、講義資料を作成・提示するためのツール・環境に関する構
成要素の掲載可能性と、幾つかの特徴をまとめた。
表 1. 記述ツールの比較表
ツール・HTML /
Power Point
環境
R Markdown / MS-Word
文字 ◯ (修飾 可) ◯ (修飾 可)
数式
◯
◯
提
画像
◯
◯
示
グラフ ◯(Rで)◯内
表◯◯容 プログラム
◯
△
リンク
◯
◯
編集
エディタ 専用ソフト
Webブラウザ 専用ソフト
提示
PDF
PDF
ページの
ない
ある
概念
MoodleHTML/PDF
PDF
への掲載
費用
無料
有料

LaTeX

テキスト
ファイル

◯ (修 飾可) ◯ (修 飾なし)
◯
△
◯
☓
◯
☓
◯
△
△
◯
◯
△
エディタ
エディタ
エディタ
PDF
PDF
ある
PDF
無料

ない
テキスト
/PDF
無料/有料

3. 講義資料の作成ツールとしての HTML
世間には多くの LMS が発表・運用されており、中でも多くの大学で採用されている Moodle は、オープン
ソースであり、画像・音声等のマルチメディアや、PDF ファイル、Power Point、MS-Word 等だけでなく、HTML で記述したの電子ファイルも掲載可能である。
他の教員がどのようなツールを用いて電子的な講義資料を作成しているかを網羅的に把握しているわけではな
いが、COVID-19 対応としてリモート講義を強いられた際、本学では Moodle 上に講義資料を掲載することが推奨され、Power Point で作成した資料をアップロー
ドすることが例示されていた。その理由は Power Pointにはスライド毎に音声を録音する機能があるため、画面に説明資料を提示し、それに呼応したナレーションを流すことによって講義の進行を模擬的に実現できたからであろう。事実、この方法でリモート講義を運営していた
同僚も少なからずいた。
著者も当初この推奨された方法を試してはみたものの、― 16 ―Power Point で提示情報(文字や図表)を作成後、スライド 1 枚ごとに対応する説明を音声で録音していく作業は非常に煩雑で、かつページが変わる度に説明を中断する必要もあったので、個人的には非常にストレスフルであった。加えて、Power Point のスライドにはページの概念があるので、講義の進度や理解度に合わせて、より詳しい説明を追記しようとすると当該のページから溢れてしまい、文字を小さくしてページ内に収めたり、次ページとの調整が必要であったりと講義内容自身ではな
く、体裁の整形に費やす時間が想像以上に多く必要になった。Power Point が多機能であることは事実であるが、比較的動作の重いソフトウェアであることもネックとなった。
他にも LaTeX で講義資料を作成されている方を存じ上げているし、MS-Word で作成することも考えなくは無かったが、どうも納得が行くものではなかった。
著者はこれまでも講義資料を HTML で記述してWeb サーバーに掲載してきた。学生にはこれを印刷したものを配布すると共に、サーバーの URL も共有していたので、欠席した場合等には各自で印刷することも可能であった。また、統計分析用言語である SAS 言語
や R 言語のソースコードも掲載していたので、学生はいちいち印刷資料の文字(コマンド等)を手入力する必要はなく、Web サーバー上の資料からコピー＆ペースト
で統計分析用言語のソースコードを入手することができるというメリットにも重宝していた。
HTML は World Wide Web(いわゆるインターネット)の普及と呼応するように整備・拡張されてきた計算機言語で、その名称からも推察できる通り、構造化された文書を表現するためのものであり、Web ページの記
述言語として広く利用されている。Google Chrome 等の Web ブラウザは、HTML で記述された電子情報を表示するプログラムとして重宝されているが、視点を変えると、サーバーから HTML で記述された電子情報
をダウンロードしてきて、それを規定されたルールに則って、画面に表示するツールとも言える。HTML にはページの概念がなく、希望する場所に新たな記述を追記すれば、押し出された情報は下側に移動するだけである。
また、HTML は数式を表示する機能も有しており、しかもその表記法は LaTeX のそれに準じるものなので、LaTeX ユーザーであれば容易に記述することができると思われる。
計算機言語と言っても、Web ブラウザ側の解釈に冗長なところがあるので、文法上の厳密なルールに規定された記述がなされていなくても目的の表示ができるのも、
表 2. 代表的な HTML のタグ

ul. ol. li, h, b, p, br, font,pre, code, hr, href, img, a

個人的には好都合であった。HTML には多くのタグが規定されているが、その中でも表 2 に示したタグを駆使すれば構造化された文章の多くを記述することが可能であると考えている。加えて、表 1 に示したように、
HTML は統計学の講義資料に求められる構成要素を記述することに何の障害もない。
副次的なメリットとしては、上述のように HTML で記述された講義資料は、Web ブラウザに転送されて表示されるので、興味を持った表示の実現方法を知りたければ、そのソースコードを見ることによって把握することができる。いわばオープンソースであり、同様の表示を必要とした際の参考になる。
当初取っ付き難いと感じた Moodle であったが、使い込むに従って、強力な支援ツールであることも判った。
4. HTML も生成可能な R Markdown
今更言うまでもないであろうが、統計解析用プログラ
ミング言語である R 言語には、多くの支援ツールが開発・提供されており、その中の一つに RStudio という統合環境がある。名称からは想像し難いが、RStudio
は R 言語に特化されたものではなく、多くのプログラ
ミング言語用の開発環境であるが、統計学関係ではもっぱら R 言語の統合環境として利用されていると思われる(ちなみに手元の RStudio では 52 の言語をサポートしている)。R 言語を利用して統計分析を進める環境
として優れている RStudio だが、それ以外に R 言語の計算結果を取り込んで報告書を作成するレポート機能も有しており、この機能を利用するには R Markdown と呼ばれるマークアップ言語で記述する必要がある。
RStudio の左上ペインに、データを読み込んだり分析したりするコマンド群を R Markdown の文法に則ったソースコード(.rmd ファイル)として記述し、コンパイル(knit と呼ばれる)することによって、計算結果を
MS-Word や PDF(LaTeX 経由で)、そして HTML のフォーマットで出力することができる。
R Markdown の文法は HTML のそれと非常に類似しており、(これは既に広く知られていることなのかもしれないが)、R Markdown で定められていない(と思われる)タグもそのまま HTML に吐き出してくれるので、個人的には「R 言語用に拡張された HTML」といった捉え方をしている。希望に副わない表示をしてしまう
HTML が生成されてしまった場合にも、直接 HTMLに手を加えることで修正することが可能である。
少し追加で習得する必要があるのは、chunk(チャンク)と呼ばれる R 言語への指定であり、プログラム自身の評価や、その計算結果を表示させるか等を指定する命令群である。しかし、難しいものではないので、一度理解してしまえば以後は使い回すことができる。
加えて、R Markdown のソースコードも HTML のコードも何れもテキストファイルなので、編集には手慣れたテキストエディタを利用すれば良く、動作が軽いの― 17 ―

も魅力である。
統計学の講義では、身近な生きたデータを用いるのが学生の理解を促進すると考えているが、毎年更新される
データに基づいた講義を行っているような場合、新しい計算結果をこれまで書き溜めた講義資料に取り込もうとすると、R Markdown で記述しておけばデータファイ
ルの名前を変更するだけで最新のデータに基づいた講義
資料を生成することができるというメリットもある。
5. グラフの有効活用
前節で述べたように R Markdown を用いれば、R 言語で記述した分析命令とその計算結果をまとめた Web
ペ ー ジ を HTML で 生 成 す る こ と が で き る 。 R
Markdown が内部でどのような処理を行っているかを
正確には把握出来ていないのだが、R 言語の実行結果である統計量等の数値情報だけでなくヒストグラムや箱ひげ図、散布図等の図形情報も含まれる。これらがどのよ
うに HTML で実現されているかに興味を持ったので、生成された HTML を覗いてみたところ、図形情報につい て は png と い う 画 像 フ ォ ー マ ッ ト (Portable
Network Graphics)で作成されており、それが img という HTML のタグに引用される形の記述となっていることが判った。つまり、生成された Web ページに含まれるグラフ群の中から、必要と考えるグラフだけを容易に抜き出すことができることを意味しており、事実、当該のグラフ部分だけを他の HTML に挿入してみると期待通りの表示となった。このテクニックはグラフ以外にも有効なので、R 言語の出力を独立して利用したいような場合、重宝すると思われる。
なおデフォルトの画像フォーマットは png であったが、陽に指定すればそれ以外のフォーマットでも作成することができるとなっている。
参考までに、著者が回帰分析の講義で用いた散布図部
分(図 1)と数式部分(図 2)の、R Markdown のソース
コード(右上)と生成された HTML(右下)、および Web
ブラウザの表示(左)を以下に示しておく。

である。しかも、R Markdown がその作成を強力にバックアップしてくれるのが嬉しい点である。
利用するファイルはテキストファイルであるので、軽快に編集ができ、しかも何れのツールも無料で利用できることもメリットではないだろうか。
ここに至るまでの過程では、講義資料の作成にHTML を用いている人がおられるのではないかと検索してみたが、的確なものはヒットしなかった。その意味
では著者の気付いていない大きな欠点があるのかもしれない。一方で、著者の調査不足から、もう既に広く利用されていたり、より高度な実装方法が実現されていたりするのかもしれない。そのような際には是非ご教授いただければ幸いである。
個人的な動機としては、リモート講義を強いられたことにより講義の運営が難しくなりかけたところに、R
Markdown とその HTML 生成機能を知ることで、大いに救われた。「必要は発明の母」の諺ではないが、窮地を救ってくれたのは RStudio であったことから、語弊を覚悟して言えば COVID-19 には感謝しないといけないのかもしれない(著者も 1 回罹患したが)。
本稿が統計学やデータサイエンスを題材とした講義の運営の参考になれば幸いである。
参考文献
1) MathJax, https://www.mathjax.org/
2) R Markdown, https://rmarkdown.rstudio.com/
3) R Markdown 入門,
https://kazutan.github.io/kazutanR/Rmd_intro.html
4) Yihui Xie, J. J. Allaire, Garrett Grolemund, R
Markdown: The Definitive Guide,
https://bookdown.org/yihui/rmarkdown/5) Yihui Xie, Christophe Dervieux, Emily Riederer, R
Markdown Cookbook,https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/(URL は何れも 2024 年 2 月 22 日現在)

6. まとめに代えてPower Point は、プレゼンテーションツールとしてデファクトスタンダードの地位を確立したと言っても過言ではないであろう。多機能であり洗練された提示が行えることから学会発表等で多用されていることも納得できる。しかし、それを講義資料の作成・提示ツールとして用いるには、やや重厚過ぎるように感じると共に、講義
内容の洗練に注力すべき労力が奪われるように危惧している。
講義資料をどのような方法で準備するかは、それぞれの教員が判断することであることは改めて言うまでもないことではあるが、こと「統計学の講義資料」という限定的な目的であれば、HTML もその選択肢に加えていただけるのではないかと、今回紹介することにした次第― 18 ―

図 1. 回帰直線を説明する部分の R Markdown ソース(右上)、生成された HTML(右下)と Web ブラウザの表示(左)図 2. 回帰式を説明する部分の R Markdown ソース(右上)、生成された HTML(右下)と Web ブラウザの表示(左)― 19 ―

統計教育に欠かせない科学哲学の基礎知識
島谷健一郎（統計数理研究所）
統計学の原点は「データを観て考えかかわると発表者が考える科学哲学的基る」であり、この統計思考は（国語と算礎事項を紹介する。

数がある程度の段階に達しているという

以下は発表で用いる予定のスライドの条件のもと）小学校からも可能である。

一部である。

一方、実社会や学術研究で必要な統計思
考は、「データに基づく意志決定や科学的推論」である。「推論」には大きく演繹推論と帰納推論があるが、推論に関する教育は大学を含め極めて不十分な状態にある。統計思考はデータに基づく帰納推論であるが、その中で統計学という（演繹推論からなる）数学を用いる。帰納と演繹が混ざるため推論の流れはややこしい。実際、統計科学でも古典物理学のような演繹推論を実践できるという誤解や、有意性検定が反証という演繹推論
であるといった誤解が充満している。
こうした現状を踏まえ、発表者は科学的推論と統計科学に精通する科学哲学の専門家による公開講座「科学哲学の視点
からの統計学再入門」（森元良太講師）
を 2018 年度の統計数理研究所公開講座として企画した。その後も生態学会や鳥, !%&(' #'  ,# (' #' …

学会などで時間を短縮して行なうなど、




統計を用いる推論に関する教育・啓蒙に努めてきた。それらを統合して 2024 年 2月現在、大学生や大学院生、研究者や社

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会人向け教科書の執筆・編集を進めてい 

る（近代科学社統計スポットライトシリ
#$ーズとして 2024 年発刊予定）。
本発表では、この教科書の内容にも触れながら、小中高における統計教育とも― 20 ―*+)

教員養成学部における「統計・データサイエンスに強い教育者を育成する」ためのカリキュラムに関する一考察－福井大学教育学部における実践事例より－
松本智恵子（福井大学教育学部）
連絡先：c-matumo@g.u-fukui.ac.jp
した「AI 戦略 2019」に基づき，数理・データサイエ

１．はじめに2017 年 3 月に告示された小学校・中学校学習指導

ンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムによって 2020

要領や，2018 年 3 月に告示された高等学校学習指導

年 4 月に策定された「数理・データサイエンス・AI（リ要領では，統計領域の拡充が改定の中心となっており，

テラシーレベル）モデルカリキュラム」と 2021 年 3

予測不可能なこれからの時代に求められる資質・能力月に策定された「数理・データサイエンス・AI（応用を児童・生徒が身に付けることができるよう，「主体基礎レベル）モデルカリキュラム」に対応するものと的・対話的で深い学び」の実現に向けた授業改善が求なっている．

められているものとなっている（文部科学省，2017a,

更に，現在実施している，「数理・データサイエンス・b，2018）．小学校・中学校・高等学校における統計・

AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」におけるデータサイエンス教育の重要性も一層の高まりをみせ「AI・データサイエンス実践」に対応させる予定であているが，教育現場においては，統計教育分野の教材

る科目「情報数学」と「数学講究 C」において活用しの不足や教員自身の統計に関する知識や経験の不足，ている外部教材についても紹介する．

そして授業時数の圧迫などにより，課題解決を指向す
る授業を行うことが難しいことが課題となっている

２．福井大学教育学部について（松本，2018）．また，一般的な数理・データサイエ

福井大学は，福井県にある国立大学法人である．キンス・AI 教育においては「各分野で『尖った能力』をャンパスは福井市にある文京キャンパスと永平寺町に持つデータサイエンティストを養成する」ことが求めある松岡キャンパスとに分かれているが，教育学部はられているが，教員という立場から考えると，「データ

文京キャンパス内にある．1 学年定員 100 名の非常にサイエンス的思考の『裾野を広げる』人材育成（初歩

小規模な教員養成学部であるが，1949 年の旧福井大学

的・基本的な数理・DS・AI 教育を担うことができる

発足以来 70 年以上の歴史を持っており，小学校，中教員の養成）」と「教育現場の課題について，教員自身

高 10 教科，特別支援学校，幼稚園の免許を取得できがデータを活用し，客観的なデータの解釈や将来的なる体制のもと，教職における諸理論と実践との往還を予測などを通して解決できるようにする（教員自身の実現するカリキュラムによって地域社会に学校教員をデータ分析・活用力の育成）」という，養成に関して二

はじめとする多くの人材を輩出している．2016 年 4つの方向性があるため，この両方の『力』を持つ教員

月から「初等教育コース（1 学年定員 60 名）」と「中を育成できるような数理・データサイエンス・AI 教育

等教育コース（1 学年定員 40 名）」から成る新教育学のカリキュラムを作成する必要がある．更に，数理・部がスタートしており，小学校・各教科・領域の高い

データサイエンス・AI を理解し，利用していくために

専門性と教育現場における実践力を備えた質の高い教は算数・数学の力，特に微分・積分と線形代数の知識

員養成に取り組んでいる．2022 年には文部科学省よりが必要不可欠であるため，専門分野にかかわらず「算「教員養成フラッグシップ大学」に採択され，総合大数・数学が『嫌い』な児童・生徒を作らない教員」や学内にある教員養成学部として，教員養成の在り方を「将来の社会環境・学習指導要領の変化に柔軟に対応

変革していくための牽引役としての役割を担うことにできる教員」を養成する必要も生じていることに留意なった．学生と教員の距離が近く，きめ細やかな指導する必要がある．

も特徴となっている教員養成学部である．ただし，基本報告では，福井大学教育学部において筆者が実践

本的には文系寄りの学生が多く，また音楽・美術・体している（実践予定である）「統計・データサイエンス

育などの『実技系』教科を専攻する学生もいるため，に強い教育者を育成する」ためのカリキュラムについ数理・データサイエンス・AI 教育を行う際には，学生て紹介する．なお，今回紹介するカリキュラムは，令の知識や興味・関心に幅があることに留意する必要が

和元年 6 月に統合イノベーション戦略推進会議が決定ある．また，福井県は小学校と中学校の人事交流が盛― 21 ―

んな県であるため，福井大学教育学部においては，小のほかの資料については WebClass を用いて公開し，学校と中学校の教員免許を取得して卒業する学生がほ

課題・期末試験については WebClass を用いた採点・

とんどである．それゆえ，「算数・数学が『嫌い』な児管理を行っている．なお，医学部における課題採点は

童・生徒を作らない教員」の育成に関しては十分に注

医学部の教員が行っているため，特に記述式の課題や意する必要があるが，学生の興味・関心によっては「統期末試験においては，授業作成者が作成したルーブリ

計・データサイエンスに強い」小学校教員・中学校教ックによって採点を行うことにより，文京キャンパ員を養成できる可能性がある学部でもある．更に，福ス・松岡キャンパスにおける採点のばらつきを抑えて

井大学は総合大学でもあるため，「統計・データサイエ

いる．

ンスに強い教育者を育成する」ためのカリキュラム作
成の際には他学部の科目を利用することが可能であり，カリキュラム内の授業を受講することによって，数理・データサイエンス・AI に興味を持つ学生が出てくる可能性も期待できる．
３．カリキュラムと利用教材
大学において数理・データサイエンス・AI 教育を行おうとする際，「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル・応用基礎レベル）モデルカリキュラム」と，そのカリキュラムに準拠した全学開講の教育プロ
グラムを文部科学省大臣が認定する「数理・データサ
イエンス・AI 教育プログラム（リテラシーレベル・応

図 1

用基礎レベル）認定制度」を無視することはできない．

福井大学における数理・データサイエンス・AI
教育プログラム（リテラシーレベル）概要

福井大学教育学部におけるカリキュラムにおいても，これらのモデルカリキュラムと認定制度に基づいたプ

また，「AI 戦略 2019」が掲げている育成目標では，ログラムを作成し，実施している（応用基礎レベルに2025 年度までに全ての大学・高専生がリテラシーレベ

ついては予定）．

ルの数理・データサイエンス・AI 教育を受けることが3.1

できるよう，各大学・高等専門学校の教育環境を整えリテラシーレベル「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（リる必要があることが示されている．福井大学では，

テラシーレベル）認定制度」に対応するプログラムと2023 年度時点で，医学部では「数理・データサイエン

して，福井大学では，2021 年後期より，文京キャンパス入門（2024 年度以降は共通教育科目）」が，国際地スでは教養教育科目群（科学技術分野）において「数域学部では「統計入門」が必修科目となっており，2024

理・データサイエンス入門」を開講，松岡キャンパス

年度からは教育学部において「数理・データサイエン

でも共通教育科目として同じ「数理・データサイエン

ス入門」を必修化する予定である．

ス入門」を開講し（2022 年度からは専門科目に移行），

教育学部の「数理・データサイエンス入門」の必修

国際地域学部の専門科目である「統計入門」とともに化は，「基礎教育科目」内にある「情報処理基礎科目」「データサイエンス実践基礎力育成プログラム」を導の「情報処理基礎」を置き換える形で行われる．教育

入し，2022 年度に教育プログラムの認定を受けている学部においては，教員免許状の取得にあたり認定課程（https://www.dsai.u-fukui.ac.jp/program/）．医学部とは別に修得が求められる科目（日本国憲法，体育，の学生は「数理・データサイエンス入門」，国際地域学

外国語コミュニケーション，情報機器の操作）が共通

部の学生は「統計入門」，教育学部・工学部の学生は「数教育の枠内で定められているが，令和 4 年に，「情報理・データサイエンス入門」または教養専門教育科目

機器の操作」に代わり「数理，データ活用及び人工知群（国際地域学分野）「統計入門」のどちらか一方の単能に関する科目」が修得できるように免許法施行規則

位を修得することで「データサイエンス実践基礎力育（教育職員免許法施行規則第 66 条の 6）が改正されて成プログラム」の修了が認められる．なお，「数理・デいる．更に，この改正には『「数理，データ活用及び人

ータサイエンス入門」は文京・松岡の両キャンパスで工知能に関する科目」を設置する場合は，数理・デー

開講しているため，授業は全て遠隔（オンデマンド型）

タサイエンス・AI 教育プログラム認定制度実施要綱にで行い，授業動画については Google Classroom，そより「数理」，「データ活用」，「人工知能」の内容が包― 22 ―

含されたものとして科目を構成しているものを適用し，「3 つの基本的要素（データ表現とアルゴリズム，AI・かつ当該科目を積極的に修得させることが望ましい』

データサイエンス基礎，AI・データサイエンス実践）という留意事項が付けられているため，リテラシーレと「モデルカリキュラム（応用基礎レベル）」の各項目

ベルの教育プログラム認定を受けている「数理・デーを，プログラムを構成する授業科目により網羅していタサイエンス入門」を「数理，データ活用及び人工知る必要がある．福井大学教育学部では数学の教員免許

能に関する科目」として適用することとなった．

（中学校・高等学校）が取得できるようになっている

福井大学「データサイエンス実践基礎力育成プログ

ため，「データ表現とアルゴリズム」内の「1-6. 数学

ラム」を構成する授業の一つであり，教育学部におい基礎」については数学の教員免許用科目で対応できる．

て必修化する予定の科目「数理・データサイエンス入「1-6. 数学基礎」以外の「データ表現とアルゴリズム」

門」は，完全遠隔（オンデマンド型・試験のみリアル

部分と「AI・データサイエンス基礎」部分についてはタイム）で行われる授業である．このため，教員免許

国際地域学部で開講している科目を教育学部生も受講取得のための必須科目が多い教育学部においても，分できるように（教養専門教育科目群（国際地域学分野）

散集中という形で授業を行うことができ，それゆえに，として開講）することで対応する予定である（国際地

大学におけるキャップ制の影響を考えなくてよい．授域学部担当者了承済）．「AI・データサイエンス実践」

業内容は「数理・データサイエンス・AI（リテラシー

部分については数学の教員免許科目である「情報数学」

レベル）モデルカリキュラム」に準拠しており，講義と「数学講究 C」で対応可能だと考えるが，「統計・デの他，実際にデータを入手し，データの加工・分析をータサイエンスに強い教育者を育成する」ためには，行い，最終的に問題解決をはかる演習も行っている．

教員養成フラッグシップのための科目として 2024 年

評価については，演習課題（2 種類）の他，講義資料

度以降に開講する ICT 科目と STEAM 教育科目にも協を閲覧・視聴の後に回答する択一式あるいは記述式の力を求める必要があると考えている．このように，「総課題，そして期末試験によって行っている．ただし，合大学である」という強みと「『教員養成フラッグシッ

教育学部生の知識には幅があるため，講義資料を閲

プ大学』に採択された」という強みを利用することで，覧・視聴しても課題を解くことができない学生のため「統計・データサイエンスに強い教育者を育成する」に，時間を指定して対面での解説・質問受付も行う予ためのより良いカリキュラムを構築することが可能で定である．また，「数理・データサイエンス・AI に関あると考える．

する力を身につける」ことが授業の目標であるため，
記述式の課題や演習・レポート課題は採点し，コメン
トをつけて返却を行っている（早めに提出した学生は再提出も可）．
「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル・
応用基礎レベル）モデルカリキュラム」に準拠しているため，「数理・データサイエンス入門」の授業内容は「中学校第 2～3 学年くらいまでの『データの活用』
領域＋AI 関連＋相関と回帰」となっているが，「AI が発達したら，分析は AI がやってくれる」社会が来る

図 2

であろうことを考慮して，演習・レポート課題におい教育学部における数理・データサイエンス・AI
教育プログラム（応用基礎レベル）構想ては「分析結果から何が分かるか（最初の問題は解決
したか？

新たな課題発見があるか？）」をきちんと述

3.3

べることを重視している．
3.2

外部教材の利用「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル・

応用基礎レベル

応用基礎レベル）モデルカリキュラム」の内容は，統教育学部における応用基礎レベルのカリキュラムも，

計・データサイエンス分野のみならず，AI やデータ利

リテラシーレベルと同じように「数理・データサイエ

活用に関するさまざまな物事や留意事項についても網ンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」と羅しているが，この広範囲な内容を一人の教員が指導「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（応用するのは無理である．それゆえ，特に小規模で教員に基礎レベル）認定制度」に対応するものとなる予定で余裕がない大学においては，外部教材の利用が必須にある．「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム

なる．例えば，数理・データサイエンス・AI 教育強化

（応用基礎レベル）認定制度」に認定されるためには，

拠点コンソーシアムのポータルサイト（http://www.

― 23 ―

mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/）では，リテラシーレベ

急に関係各所と交渉を行いたいと思っている．その上

ル・応用基礎レベル用の e-ラーニング教材が公開されで，数学や数理・データサイエンス・AI に興味がないており，利用条件を守ることで自由に利用することが学生に対して興味を持ってもらう方法・カリキュラム

できる．また，SSDSE（教育用標準データセット）やについても考察する必要がある．

統計グラフ全国コンクール，STEAM ライブラリーな

また，リテラシーレベルの授業内容についても改善

ど，統計・データサイエンスに関連した外部教材を適が必要である．「数理・データサイエンス・AI（リテ

切に利用することで，授業者の負担を減らすと同時に，

ラシ－レベル）モデルカリキュラム」は改訂が予定さ学生に対しても，将来「データの活用」分野の授業をれており，また 2025 年度以降は高等学校で「情報 I」

行う際の教材開発の一助となることが期待される．

や「仮説検定の考え方」を学習した学生が大学に入学具体例として，応用基礎レベル「AI・データサイエ

してくる．更に，現在の授業内容では教員の負担が大ンス実践」部分として活用予定である科目「情報数学」

きいため，改訂されたモデルカリキュラムを精査しつと「数学講究 C」においてどのように外部教材を利用

つ，教員の負担が少しでも減り，なお「統計・データ

しているかについて紹介する．PC やアプリケーショ

サイエンスに強い教育者を育成する」ことができる授ンを利用した数学の授業について考察するために亜実

業内容・授業方法について検討したい．

際のアプリケーションの操作方法を学ぶ「情報数学」
では，SSDSE の「家計消費」データを用いて，福井

引用・参考文献

県が令和 5 年 2 月に出したプレスリリース『令和 4 年

SSDSE（教育用標準データセット）
https://www.nstac.go.jp/use/literacy/ssdse/の家計調査において「油揚げ・がんもどき」の購入額
が 60 年連続で 1 位になりました』について，児童・

STEAM ライブラリー
https://www.steam-library.go.jp/

生徒が理解できるように説明することと，SSDSE と，
SSDSE の元になっている「家計調査」のデータにつ統計グラフ全国コンクール

いて「利用のしやすさ」や「児童・生徒への説明のしhttps://www.sinfonica.or.jp/tokei/graph/

やすさ」について考察することを課題の一つに設定しindex.html

た．児童・生徒への説明は，データの並べ替えや箱ひ松本智恵子(2018)，新学習指導要領「データの活用」

げ図を用いることによって簡単に行うことができるが，に関する小中指導の課題

SSDSE のデータは 3 年分を平均しており，プレスリ

意識調査から見えてくるもの―，統計数理

リースに書かれている数値とは異なっていることを児研究所共同研究リポート

童・生徒に説明する必要がある．一方，元データであ研究，第 10 巻，19-24.

る「家計調査」のデータは，児童・生徒への説明の前

文部科学省.
文部科学省(2017b)，中学校学習指導要領解説数学編，業である「数学講究 C」では，統計グラフ全国コンク
ールと，SSDSE を用いた統計データ分析コンペティ

文部科学省.
文部科学省(2018)，高等学校学習指導要領解説数学編

ションについて，実際に自分でポスターや小論文を作成した上で，児童・生徒に対する指導について考え，

統計教育実践

文部科学省(2017a)，小学校学習指導要領解説算数編，にデータの加工が必要であり，その一手間をどうするかについて考える必要がある．また，プレゼミ的な授―福井県教員

理数編，文部科学省.
文部科学省，数理・データサイエンス・AI 教育

発表するということを行っている．学生自身がポスタプログラム認定制度

ーや論文を作成することによって指導上の留意点を理https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/

解することができるため，学生の将来の「引き出し」suuri_datascience_ai/00001.htmの一つになるのではないかと考える．
謝辞
４．

本研究は，科研費 21K02600 の助成を受けたもので今後の課題

本報告では，福井大学教育学部における「統計・デある．

ータサイエンスに強い教育者を育成する」ためのカリキュラムについて紹介した．しかしながら，特に応用
基礎レベルについてはまだ構想段階であるため，2025
年度に「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（応用基礎レベル）認定制度」に申請できるよう，早― 24 ―

ストーリー・テリングの技術を伸ばすデータサイエンティスト教育－大学初年次生の PBL 演習における取組み－*

和泉志津恵 ，田中琢真・滋賀大学データサイエンス学系*〒522-8522 滋賀県彦根市馬場１丁目１番１号，Email: shizue-izumi@biwako.shiga-u.ac.jp

１．はじめに

２．「データサイエンス入門演習」の概要

滋賀大学への期待は高い．滋賀大学は，2016 年にデ

授業は，秋学期（10 月から翌年 1 月の 4 か月間）に週 1 コマ（90 分）で実施される DS 学部 1 年次生

ータサイエンス（DS）教育研究センター（現の必修科目である．経済学部の選択科目「データサ

国内のデータサイエンティストの育成についてデー

タサイエンス・AI イノベーション研究推進センター）

イエンス・AI への招待演習」と合同で授業を行う．

を立ち上げ，
2017 年に日本初のデータサイエンス学部を開設した．企業・学校・官公庁・研究機関等と2.1 授業計画
授業計画では，初回 2 回分を全体講義とし，その連携協定を次々と結び，データサイエンスの教育・

後 13 回分をクラスごとに講義や演習を行う．この研究環境を整えた[1]．
統計数理研究所との連携活動として，滋賀大学は13 回分では，履修者を 25 名程度のクラスに分けた．

2021 年から開始された「統計エキスパート人材育成

各クラスでは，DS 学部と経済学部の学生を混ぜてプロジェクト」に参画し，2022 年に滋賀大学彦根キ

4～5 名程度からなる班を構成する．再履修者やグルャンパス内に統計数理研究所サテライトを開所しープ活動が難しい学生の内，希望者には班での活動

た[2]．2026 年 3 月までにコンソーシアム参画機関・を無しとして最終レポートによる評価を行った．表大学等の若手研究者を対象にして大学統計教員育

1 に授業計画の一例を示す．

成研修を行う．滋賀大学からも若手研究者が参加し，
表 1. シラバスにおける授業計画

現在も研修が続いている．
データサイエンス教育の滋賀大学モデルでは，理(a) 2017 年度

系のスキルを持つとともに文系的なマインドも持No

つデータサイエンティストを育成する[3-5]．理系の第1回

1. ガイダンス

長所として，論理的思考，問題解決力，発想力，検第2回

証力，推理力，数理処理能力があげられる[6]．一方，

第3回

2. PDCAサイクルとは
3. 教員またはデータを実際に扱う実務家によるデータサイエンスの紹介
4. 教員またはデータを実際に扱う実務家によるデータサイエンスの紹介
5. 教員またはデータを実際に扱う実務家によるデータサイエンスの紹介
6. 教員またはデータを実際に扱う実務家によるデータサイエンスの紹介
7. 教員またはデータを実際に扱う実務家によるデータサイエンスの紹介
8. 教員またはデータを実際に扱う実務家によるデータサイエンスの紹介
9. 教員またはデータを実際に扱う実務家によるデータサイエンスの紹介（3回分）3～9回の中で、いずれかのタイミング
で、データを扱う現場の見学を行う。
10. 現状の課題の確認と、その課題について検証するためのデータについてのグループ討論
11. 現状の課題の確認と、その課題について検証するためのデータについてのグループ討論
12. 現状の課題の確認と、その課題について検証するためのデータについてのグループ討論
13. 課題及び検証用データについてクラス全体で議論を行う
14. 課題及び検証用データについてクラス全体で議論を行う
15. 課題及び検証用データについてクラス全体で議論を行う

文系の長所として，語彙力，コミュニケーション力，第4回

協調性の高さ，感受性の豊かさ，柔軟な考え方，ユーモアのセンスがあげられる[7]．文理融合型のデー

第5回

タサイエンス教育では，統計系や情報系の授業だけ

第6回

でなく，課題解決型（Project Based Learning, PBL）

第7回

演習が不可欠である[8]．PBL 演習では，現実の社会を意識して，実データを用いてデータ分析から問題解決に取り組む．そこは，授業において学んだ内容

第8回

第9回

の実践の場となる．演習をとおしてデザイン力が育成されていく．PBL 演習の実施は，産学公連携機関が支援している．
本稿では，まず，滋賀大学の PBL 演習科目「デー

第10回
第11回

タサイエンス入門演習」の概要を解説する．次に，第12回ストーリー・テリングの技術を伸ばす授業デザイン

第13回を提案する．最後に，実践内容を紹介する．

第14回
第15回

― 25 ―内容根市），村田機械（京都市），イシダ滋賀事業所（栗(b) 2023 年度
No東市），堀場製作所（大津市），大津市役所（大津市）の 5 か所に学生らは分かれて参加した．2020 年度

内容の見学会は，新型コロナウイルス感染拡大防止の観点から中止した．カリキュラムの変更に伴い，以降

第1回

1. PPDACサイクル（１） *全クラス合同

第2回

2. PPDACサイクル（２） *全クラス合同

第3回

第6回

3. グループワーク・分析のアイディア出し
4. Excel基本操作・セルの演算／要約統計量の計算＋グループワーク
5. Excelヒストグラムの作り方／相関と回帰＋グ
ループワーク
6. Excel信頼区間＋グループワーク

第7回

7. Excelロジスティック回帰＋グループワーク

第8回

8. （クラス内）中間発表

第9回

9. グループワーク

テーマやデータの選定について議論し，開講前およ

第10回

10. グループワーク

び開講後に内容の改善を行った[15-17]．このデータ

第11回

11. グループワーク

分析では，履修者が統計検定 2 級程度の知識を使い，

第12回

12. グループワーク

課 題 解 決 に至 る ま での PPDAC （ Problem-Plan-

第13回

13. グループワーク

Data-Analysis-Conclusion）サイクルの過程を体験

第14回

14. （クラス内）最終発表

することを目的にした．最終発表会は，クラス内の第15回

15. 全体発表

第4回
第5回

は見学会を取りやめ Microsoft Excel を用いた演習を 4 回分行うことになった．成績評価は，授業参加（70%）と最終レポート(30%)で総合的に判断した．
2.3 データ分析
PBL 演習におけるデータ分析では，科目担当者が班ごとに発表を行う発表会（クラス内発表会）を行った後に，異なるデータを用いた 5 班を混ぜてクラDS 学部生は，1・2 年次に記述統計や推測統計，プ

ス外発表会を行い，お互いの発表について議論した．

ログラミング言語 Python や統計解析ソフトウェア

2019 年度は，クラスごとにテーマやデータを決R の演習などデータサイエンスの基礎を学ぶ[9-12]．

め，テレビ字幕データ，高齢者歩行データ，消費購

開講前および開講後に授業内容を点検し，過去の実買データ，健康診断データ，大津市オープンデータ

施状況をふまえ授業デザインの改善を繰り返した．

のような実データを用いて分析を行った．

学習環境は，学生自身のノート PC を持参する

2020 年度も，クラスごとにテーマやデータを決BYOD（Bring your own device）を推奨し，LMS

め，新型コロナウイルス感染症に関するオープンデ(Moodle や Microsoft Teams)による授業運営を行い，ータ，テレビ字幕データ，運転者挙動データ，健康

主なデータ解析ツールとして Microsoft Excel（オプ診断データ，大津市オープンデータのような実デー

ションで Rstudio，Python）を用い，Zoom を学外

タを用いて分析を行った．
2022 年度は，全クラス共通のデータを決め，講師とのコミュニケーションに用いた．

SSDSE （ Standardized Statistical Data Set for
2.2 工場等の見学

Education：教育用標準データ；独立行政法人 統計

データを扱う現場の見学会は，2017 年度から
2019 年度までの夏休みに滋賀大学の連携団体を中センター提供）を用いて課題探しのきっかけづくりに活用した[18]．

心に協力を得た企業や自治体において実施した[13,14]．学生らと教員は，訪問先にてデータが収集され

表 2. SSDSE の内訳

る現場を見学し担当者から説明を聞いた．学生らは，工場見学から学んだこと（たとえば，見学した企業
ではデータをどのように活用していたか，データの活用において何が解決すべき課題だったか）をまとめ，その課題はどのようにすれば改善されるかについて考え，工場見学レポートに簡潔に述べた．レポ
ートの文字数は 1500 字以上，A4 サイズ 2 頁以内とした．このレポートの評価は成績全体の 20%に含まれた．残りの 80%はプレゼンテーションに関する最終レポートおよび授業参加で総合的に判断した．
2019 年度の見学会は，ブリヂストン彦根工場（彦出典 https://www.nstac.go.jp/use/literacy/ssdse/（2024 年 2 月 8 日時点）

― 26 ―

配信，SNS を用いてグループ活動の対話支援，
表 3. SSDSE のデータレイアウト

Microsoft Power Automate と LMS を用いて履修者の学習状況を時系列的に解析し，履修者の学習支援に役立てた．このようにニューノーマル時代に向けて統計教育の DX 化も進んでいる[19]．

３．ストーリー・テリングの技術を伸ばす
ストーリー・テリングとは，文字通りストーリー（物語） ＋テリング（語り）という意味であり，聴衆に伝わり・動かす物語を語る行為や能力を指す
出典 https://www.nstac.go.jp/use/literacy/ssdse/[20]．ストーリーの雛形のひとつに「ヒーローズ・
ジャーニー」がある．これは，起承転結や演劇の 3（2024 年 2 月 8 日時点）

幕構成を補完する 12 のステップで構成される．本
研究では，より単純化した起承転結の 4 のステップを考える．
3.1 授業デザイン
1) 起ステップ： ストーリーのきっかけを作る．たとえば，データを扱う現場を見学する．実務者からデータ利活用の話を聞く．
2) 承ステップ： きっかけを形にする．たとえば，作業仮説をパス図にあらわす．きっかけに関係する単純なデータを集計し表にあらわす．統計グラフを用いて視覚化する．気づきを仲間と共有する．
３） 転ステップ： 別のデータを導入する．または，別の図 1. SSDSE の解説

視点を取り入れる．たとえば，別のデータと組み合わ

出典 https://www.nstac.go.jp/use/literacy/ssdse/

せて，データに基づいたストーリーの裏付けをとる．

（2024 年 2 月 8 日時点）

仲間や実務者からフィードバックを得る．
4) 結ステップ： ストーリーを締めくくる．たとえば，デー

SSDSE には，SSDSE-市区町村，SSDSE-県別推移，

タ解析の結果を統計グラフや表にまとめ証拠（エビSSDSE-家計消費，SSDSE-社会生活，SSDSE-基本デンス）を示す．スライドやレポートにストーリーをまと素材，SSDSE-気候値に分かれエクセルデータや解

め，発表する．

説ファイルが用意されている（表 2，表 3，図 1）．
SSDSE-社会生活は，総務省統計局「社会生活基本

これらのステップは，可能な限り単純なものとする．教員調査」をもとに都道府県別の自由時間活動・生活時の介入は最小限にとどめ，学生自身でストーリーを組立間データを集めたデータセットである．

てられるように個々の学生の考えに沿う助言を行う．

2023 年度は，協力企業から提供された教育用消費
購買データ（月別・店舗別・商品名別売上げデータ，

3.2 実践内容

月別・店舗別・販売個数データ，店舗別客数などの本研究では，和泉が担当した 2019 年度・2020 年

属性データ）を全クラス共通で用いて課題探しのき度および 2022 年度・2023 年度の内容を中心に報告

っかけづくりに活用した．これらのデータに加えてする．

関連する他のオープンデータを活用して分析を行
3.2.1 起ステップった．
コロナ禍での授業改革として，対面と Zoom オン

2019 年度は 9 月 27 日（金）に滋賀県大津市役所

ラインの併用，LMS (Moodle や Microsoft Teams)

を学生 21 名が見学した（図 2）．本学 DS 教育研究と Microsoft Stream を用いて講義のオンデマンド

センターと大津市との連携・協力に関する協定― 27 ―

（2018 年 8 月 30 日）に基づく連携・協力の一環と生に探索の動機を促した．

して，この見学会が実現した．見学会では，大津市職員から「大津市のデータ利活用」について説明を

3.2.2 承ステップ・転ステップ

聞き，学生と職員との意見交換を行った．その後，2019 年度は，大津市との連携授業として，大津市

市役所内を見学し，データを扱う現場の様子や職務

オープンデータや内閣府の RESAS や総務省の e-の内容について職員から説明を聞いた．その様子は，

Stat のオープンデータを組み合わせて活用し，学生NHK ニュースや新聞紙上において報道された[21,らが探した大津市の魅力を同規模の他市と比較し22]．大津市のアドバイザーは，3 名（高木氏，梶原てデータに基づく推測を行った．2019 年 11 月 26

氏：当時

日（火）の中間発表では，大津市職員から助言をい大津市政策調整部イノベーションラボの窓口，大庭氏）であった．彼らの役割は，大津市役

ただいた．

所での職場見学の実施，EBPM に関する講義の実施，研究内容への助言であった．

2020 年度は，2019 年度と同様に大津市の魅力づくりを提言するというテーマにて演習を行った．大2020 年度は，10 月 27 日（火）に彦根キャンパス

津市オープンデータや内閣府の V-RESAS などのオの講義室と大津市役所を Zoom にてつなぎ，オンラープンデータや学生らが SNS を用いて収集したア

イン見学会を実施した．この見学会では，前半に市

ンケートデータを組み合わせて活用し，学生らが探

役所の職場紹介（動画）や「大津市のデータ利活用」

した大津市の魅力を同規模の他市と比較してデー（動画）の視聴を行い，後半にオンライン Live にてタに基づく推測を行った．2020 年 12 月 1 日（火）大津市職員から追加説明を聞き，学生 21 名と職員のオンライン中間発表では，大津市職員から助言をが質疑応答を含めた意見交換を行った．その時の様いただいた．

子も NHK ニュースや新聞紙上において報道された

2022 年度は，学生らは SSDSE と他のオープンデ[23]．大津市のアドバイザーは，3 名（高木氏，土井ータを組み合わせてデータ解析を行った．2022 年

氏，大庭氏：当時

11 月 22 日（火）の中間発表では，班ごとの内容に

大津市政策調整部イノベーショ

ンラボの窓口）であった．彼らの役割は，オンライ

ついてフィードバックを行った．
2023 年度は，学生らは教育用消費購買データと他ンによる見学の実施，EBPM に関する講義の実施，研究内容への助言であった．

のオープンデータを組み合わせてデータ解析を行った．2023 年 11 月 21 日（火）の中間発表では，班ごとの内容についてフィードバックを行った．
3.2.3 結ステップ
2019 年度は，2020 年 1 月 7 日（火）に彦根キャンパスでのクラス内発表会では，大津市職員との質疑応答があり，アニメの聖地としての文化都市

図 2. 2019 年度見学会の様子「OTSU」をアピールすることによる大津市の魅力づくりを提言した班が大津市長から表彰された（図2022 年度は，まず SSDSE-社会生活（SSDSE-D-

3）[24, 25]．

2021.xlsx；「総務省統計局平成 28 年社会生活基本

2020 年度は，2021 年 1 月 19 日（火）に彦根キ調査」が元となる）を用いて社会生活の幾つかの項

ャンパスの講義室と大津市役所を Zoom にてつなぎ，目について都道府県別ランキング表を作成した．た

クラス内発表会を実施した．DS 学部 1 年生を対象

とえば，滋賀県の順位は上から順に「4_家政・家事」にした SNS でのアンケート調査結果や V-RESAS

では 2 位，「5_人文・社会・自然科学」では 3 位，や総務省の e-Stat のオープンデータを組み合わせ「0_学習・自己啓発・訓練」，「21_パソコンなどの情て活用した「大学生が考えるデートプラン IN 大津報処理」，「22_商業実務・ビジネス関係」では 5 位であった．滋賀県は，2015 年に実施された国勢調査“心を密に💛”を提言した班が大津市長から表彰された（図 3）[26, 27]．学生に加えて大津市職員は，このインターネット回答率で全国一位を記録した．歴のデータ解析演習をとおしてデータから価値を生史的に滋賀県出身の商人は近江商人と呼ばれ，商いみ出す経験を積んだようだ[28]．これ以降，大津市に熱心な地域性がある．こうした事実と先の順位をとの連携授業は講義科目「質的データ解析入門」で結び付けて探求するのも面白いテーマとなると学継続する[29-31]．

― 28 ―

2022 年度は，2023 年 1 月 17 日（火）にクラス

謝辞

内発表を行い，「滋賀県の観光について」，「滋賀県の本研究は，統計数理研究所・共同研究利用・重点

暮らしやすさについての分析」，「滋賀県の魅力」，

型研究「データサイエンティスト育成に向けたカリ「滋賀県の魅力＝住みやすさ」についてデータに基キュラム・教材に関する研究」（29-共研-4306，30-

づいた提言が行われた．

共研-4105，2019-統数研-一般研究２-00209，2020-2023 年度は，2024 年 1 月 16 日（火）にクラス

統数研-一般研究２-00064，代表者 和泉志津恵，受

内発表を行い，「キャッシュレス決済が店舗に与え

入教員 川崎能典氏)，および共同研究集会「統計教る影響」，「新店舗候補地の提案」，「売り上げに関与

育の方法とその基礎的研究に関する研究集会」

する因子を発見」，「店舗の売り上げを上げる方法を（2023-ISMCRP-5009，代表者 末永勝征，受入教員考察・提案」についてデータに基づいた提言が行わ

椿広計氏）の助成を受けた．2022 年度と 2023 年度

れた．

の授業は，データサイエンス AI・イノベーション研
究推進センター・特任教授

谷口伸一氏の支援を受けた．なお，滋賀大学・マスコットキャラクター「カモンちゃん」は谷口ゼミで考案され，授業資料の中で学生らを励まし続けた（図 4）．ここに謝意を表す．

図 3. 2019 年度・2020 年度クラス内発表会の様子
図 4. 授業資料に活用した「カモンちゃん」例
４.まとめ【参考文献・参考 URL】

本稿では，大学初年次生の PBL 演習である「データサイエンス入門演習」を解説し，その授業におけ1. 滋賀大学. (2024). 産学公連携協定先.
https://www.shiga-

る実データを活用したストーリー・テリングの技術

u.ac.jp/research_cooperation/social_cooperatioを伸ばす授業デザインを提案し，実践内容を紹介し

n/partnership_agreement/
2. 統計数理研究所. (2021). 統計エキスパート人材

た．実データを用いた演習の場合，Microsoft Excel

育成コンソーシアム.

を用いたデータのエラーチェックやクリーニング，
分析を進める過程の問題点が見つかった．PBL 演習

https://stat-expert.ism.ac.jp/
3. 竹村彰通, 和泉志津恵, 齋藤邦彦, 姫野哲人, 松を行う際には，学生らの技術レベルに合わせた実デ井秀俊, 伊達平和. (2018). データサイエンス教

ータの前処理，問い合わせ窓口の明確化が必要であ育の滋賀大学モデル. 統計数理

る．

の新展開」 66(1): 63-78.

データに関する不明な点の問い合わせなど，データ

特集「統計教育ストーリー・テリングの技術を伸ばすには，コミ

4. 佐藤智和・田中琢真・姫野哲人・佐藤健一. (2021).

ュニケーション力と論理的思考の両方の育成が大データサイエンス教育の先進的な取組み，大学事である．加えて，問題解決につながりそうな想像

教育と情報, 2020 年度(3) 19–23.

（妄想）を学生に促すことも大切である．自分の意

5. Tanaka, T., Himeno, T. and Fueda, K. (2022).

図を相手に分かりやすく伝えることは，ボディー‐

Shiga University’s endeavor to promote human

ランゲージ（body language）が伝わりにくいオンラ

resources development for data science in

インの方が対面より難しいと，学生らの印象に残っ

Japan. Japanese Journal of Statistics and Data

た．ニューノーマル時代では，その伝わりにくさをScience, 5: 747–755.
6. 小学館．(2020)．
「理系脳」はどう作る？AI 時代

どのように補っていくのかが新たな課題と考えらに求められる子どもの思考力を鍛える方法．

れる．
加えて，この技術を伸ばすには，エビデンスに基づいた統計的思考の育成を重要視する．また，そのhttps://dime.jp/genre/922316/
7. 小学館．(2020)．時代が求める「理系脳」の特徴と思考パターン．

教育活動の振り返りにおいてもエビデンスをもとに振り返ることが大切だと考える．

https://dime.jp/genre/930941/― 29 ―

8. 和泉志津恵， 櫻井尚子， 深澤弘美．(2016)．大20. 津田真吾. (2021). ストーリーテリングとは？

学の統計教育でのインタラクティブな授業のデ

https://blog.indee-jp.com/4101/ 2021 年 3 月９日版

ザインとその評価方法．統計数理研究所共同研究

21. 滋賀大学. (2018). 滋賀県大津市と連携協力協

レポート 362「統計教育実践研究」8:5-10．

定を締結.

9. 滋賀大学データサイエンス学部. (2018). オフィ
シャルスタディノート『大学生のためのデータサ

https://www.shiga-u.ac.jp/2018/08/31/59258/
22. 滋賀大学. (2019). 大津市市役所にて EBPM について授業.

イエンス(I)』. 日本統計協会.
10. 竹村彰通・姫野哲人・高田聖治編. 和泉志津恵・
市川治・梅津高朗・北廣和雄・齋藤邦彦・佐藤智https://www.ds.shiga-u.ac.jp/news-faculty/p4777/
23. NHK. (2020). 滋賀大の学生 大津市役所の“データ活用”を学ぶ.

和・白井剛・高田聖治・竹村彰通・田中琢真・姫野哲人・槙田直木・松井秀俊. (2021). 『データサ

https://www3.nhk.or.jp/lnews/otsu/20201027/206

第 2 版』.

0006106.html
24. 滋賀大学. (2020). ータサイエンス学部生が大

イエンス大系

データサイエンス入門

学術図書出版社.
11. 滋賀大学データサイエンス学部・長崎大学情報データ科学部. (2022). 『データサイエンスの歩き方』. 学術図書出版社.

津市役所へ政策案を提言（第１弾）.
https://www.ds.shiga-u.ac.jp/news-faculty/p5142/
25. 滋賀大学. (2021). データを活用した学生目線の政策を提案する「データサイエンス入門演習」.

12. 滋賀大学データサイエンス学部・山梨学院大学

広報誌「しがだい」, 53: 08.

ICT リテラシー教育チーム. (2023). 『はじめてhttps://www.shiga-のデータサイエンス』. 学術図書出版社.
13. 滋賀大学 DS 教育研究センター．(2018)．デー

u.ac.jp/information/publish/info_publish_maga

タサイエンス教育開発：工場見学．Data Sciencezine/info_publish_magazine_backnumber/
26. 滋賀大学 DS 教育研究センター．(2021)．学生

View, 2:20.
https://dsaic.shiga-u.ac.jp/action/287/
14. 滋賀大学 DS 教育研究センター．(2019)．デー

による企業での成果発表: ②大津市役所へ政策

タサイエンス教育開発：工場見学． Data Science

https://dsaic.shiga-u.ac.jp/action/287/
27. 滋賀大学. (2022). きらきらしがだい人 自治体

View, 3:23.

案を提言（第２弾）. Data Science View, 5: 39.

への政策提案. 滋賀大学 広報誌「しがだい」, 55:

https://dsaic.shiga-u.ac.jp/action/287/
15. 滋賀大学 DS 教育研究センター．(2020)．デー
タサイエンス教育開発：PBL 演習：DS 入門演習．

10.
https://www.shiga-

Data Science View, 4:26.

u.ac.jp/information/publish/info_publish_maga

https://dsaic.shiga-u.ac.jp/action/287/
16. 滋賀大学 DS 教育研究センター．(2021)．デー

zine/info_publish_magazine_backnumber/
28. 大津市. (2021). 統計データの利活用において

タサイエンス教育開発： DS 入門演習． Data
Science View, 5:31.

総務省から特別賞を受賞.
https://www.city.otsu.lg.jp/soshiki/001/1024/g/EB

https://dsaic.shiga-u.ac.jp/action/287/
17. 滋賀大学 DS 教育研究センター．(2022)．デー

PM/45132.html
29. 滋賀大学. (2023). データサイエンス学部生がタサイエンス教育開発： DS 入門演習． Data

大津市役所へデータ分析結果を報告（第３弾）.

Science View, 6:40.
https://dsaic.shiga-u.ac.jp/action/287/
18. 独立行政法人 統計センター. (2022). SSDSE

https://www.ds.shiga-u.ac.jp/news-faculty/p8175/
30. 滋賀大学. (2023).データサイエンス学部生が大津市へデータ分析結果を報告（第４弾）.

https://www.nstac.go.jp/use/literacy/ssdse/?doing_

https://www.ds.shiga-u.ac.jp/news-faculty/p8967/
31. 大津市. (2023). （令和 5 年度）大津市 DX 推進

wp_cron=1707200715.74036002159118652343

室が滋賀大学データサイエンス学部と連携授業（教育用標準データセット）.

75
19. 和泉志津恵. (2023). データ駆動型 DS 教育 -産を実施.
https://www.city.otsu.lg.jp/soshiki/001/1024/g/EB

学官の協働活動-. 滋賀大学 FD 情報誌「su-L」
21: 8-9.
― 30 ―

PM/ShigaUniversity/58311.html

SSDSE と統計データ分析コンペティションの概要
佐藤

美和・独立行政法人統計センター〒162-8668 東京都新宿区若松町 19－1
TEL：03-5273-1368
E-mail：statcompe＠nstac.go.jp

本報告では、SSDSE 及び統計データ分析コンペ
ティションの概要等について解説する。

SSDSE-基本素材（SSDSE-F）:
都道府県庁所在市別、月別の気象データ平年値データ(42)

1．SSDSE の概要
SSDSE（教育用標準データセット：Standardized

2．統計データ分析コンペティションの概要

Statistical Data Set for Education）は、データ分析

独立行政法人統計センター（以下、統計センター）のための汎用素材として、統計センターが作成し毎では、総務省統計局等との共催により、統計リテラ

年更新の上、公開している。様々な分野（人口・世シー向上のための取組として統計データ分析コン

帯、経済基盤、教育、健康・医療、福祉・社会保障

ペティションを 2018 年から毎年開催している。

など）の公的統計を、都道府県別又は市区町村別に2021 年からは文部科学省の後援も得ている。

まとめた、表形式のデータセットであり（ファイル

このコンペでは、高校生、大学生等を対象に論文

形式は、CSV 及び Excel）、これをダウンロードすを公募し（参加無料）、統計センターが提供する日

ることで直ちにデータ分析に利用することができ本の地域別統計をまとめたデータセット SSDSE をる。政府統計の地域別データを手軽に利用できるよ

用いて、統計データ分析力を活用した課題解決のアう編集しており、項目ごとの解説もあり、データサ

イディアを評価するものである。

イエンス演習、統計教育などに活用できる。
2018 年に提供を開始し、現在、以下の６種類が2023 年のポスター（2024 年も 4 月公開予定）

無償ダウンロードできる。今年も 4 月から 7 月にかけて、最新データに更新、順次提供を行うこととしている。今後も、利用者の要望を参考に内容を充実させていく予定である。

SSDSE-市区町村（SSDSE-A）:
市区町村別、多分野データ（項目数 125）
SSDSE-県別推移（SSDSE-B）:
都道府県別、時系列、多分野データ(109)
SSDSE-家計消費（SSDSE-C）:
都道府県庁所在市別、家計消費データ(226)
SSDSE-社会生活（SSDSE-D）:
都道府県別、男女別の自由時間活動・生活時間データ(121)SSDSE-基本素材（SSDSE-E）:

3．統計データ分析コンペティションの応募状況
昨年 2023 年の応募論文数は、
高校生の部 79 本、大学生・一般の部 72 本であり、この応募論文数は増加傾向にある。

都道府県別、多分野データ(90)― 31 ―

を推定することで、地方の人口増加に貢献する要因を見出した。

(4) 統計活用奨励賞
衣川 凌太、中島 琉士、穂積 佑季、丸山 晃平、盈優真（兵庫県立姫路西高等学校）「独自指標作成による地方創生の方法論と兵庫県活性化の提案」
自身が生活する兵庫県を題材に、地方創生・活性化を目指し、様々なデータを用いて新たな指標を作成しクラスター分析や主成分分析を行うこと
4．受賞論文の概要等

で、地域の課題を発見し、兵庫県活性化の施策提高校生の部の受賞者及び受賞論文の概要は、以下のと 言を行った。
おり。
(5) 審査員奨励賞

６本(1) 総務大臣賞
杉山 輝恵（愛知県立岡崎高等学校）【参考ＵＲＬ】「生活の形態と女性の社会進出」

・統計データ分析コンペティション 2023

女性の社会進出に影響を与える要因を勤続年<https://www.nstac.go.jp/statcompe/>数、正規雇用率、管理職有職率の３つの目的変数

・SSDSE（教育用標準データセット）<https://www.nstac.go.jp/use/literacy/ssdse/>

それぞれから分析し、雇用環境や住居環境ではな
く、育児支援や介護支援などの公的生活要因に属・総務省統計局報道資料する社会制度が大きく関わっていることを示し<https://www.stat.go.jp/info/guide/public/houdた。

ou/pdf/ho231018.pdf >(2) 優秀賞
鈴木 実由（慶應義塾湘南藤沢高等部）「大腸がん罹患要因の探究と罹患しにくい生活の提案」
男女の総罹患数が最も多い大腸がんに着目し、生活や環境に関するデータを用いて相関分析や重回帰分析を行うことで、どのような要素が大腸がん罹患に起因しているかを明らかにし、その結果を基に罹患しにくい生活を提案した。

(3) 統計数理賞
柏原 昊隼、田原 睦己、大西 裕貴（雲雀丘学園高等学校）「地価に関する最適モデルの構築と手法提案」
都市部への人口集中や地方の過疎化の問題に着目し、地価データを用いて因子分析及び重回帰分析を行い、地価の高い地域に共通する因子の特徴― 32 ―

生活の形態と女性の社会進出
杉山 輝恵 （愛知県立岡崎高等学校）

１．データ分析の目的

３．データ分析の結論

昨今、男女平等が叫ばれる世の中になっているが、「勤続年数」と「正規雇用率」の重回帰式は女性の依然として日本の女性の社会進出は欧米諸国に比べて 社会進出の予測に役立つ一方、「役員割合」は予測に役遅れているままである。日本では、女性の年齢階級別 立つとはいえない結果となった。
労働力率が出産や育児が重なる 30～39 歳に低下する「勤続年数」と「離婚率」には負の影響がみられた。

傾向にある。しかし、欧米諸国の女性は、出産や育児 これは、女性は離婚すると引っ越しする場合が多いかが重なる 30～39 歳の年齢であっても、出産前と変わ らだと考えられる。また、「勤続年数」と「老人福祉費
らず働き続けている傾向が強い。日本特有のこの傾向 割合」には正の相関がみられた。これは、介護制度がは、女性が育児をしながら仕事を続けることが困難で 充実しているほど、女性は介護が原因で仕事を辞める
ある社会構造や環境に起因するものであり、日本経済 必要がないからだと考えられる。
「正規雇用率」と「保の活性化や少子高齢化の改善といった面でも大きな障 育所等数」は正の相関がみられた。これは、育児支援
害となる、近い将来には解決しなければならない問題 が充実しているほど、女性は仕事にも集中できるためであると考えた。そこで、本分析では、生活の形態と だと考えられる。さらに、「正規雇用率」と「老人福祉女性の社会進出との関係を分析し、女性の社会進出を 費割合」には負の相関がみられた。先行研究や本分析推進する上で、最適な環境を提示することを目的とす における仮説とは異なる結果であったため、今後の検る。

証が必要であろう。

２．データ分析の手法

４．データ分析の意義（利点）

本分析では、雇用面での女性の社会進出に着目する

本分析では、雇用環境や住居環境の項目ではなく、ことにした。女性の社会進出を表す目的変数として「勤 社会制度の項目に振り分けられたデータが最も女性の続年数」「正規雇用率」「役員割合」を選定し、女性の 社会進出に対して有意な値をとった。また、社会制度
社会進出に影響を与えそうな要因を説明変数として選 の育児や介護に関わるデータで女性の社会進出に対し定する。まず、主に SSDSE から抽出した、分析に用 て正の影響がみられた。これらの結果から、女性の社
いるデータをそれぞれ加工する。そして、データを箱 会進出の推進には子育て支援や介護支援などの社会制
ひげ図を用いて外れ値を特定して外れ値の統計的な意 度の拡充が必要だと考えた。育児と仕事の両立は重要味を考察し、外れ値を除外するか否かを検討する。次 な課題であり、仕事をしていても安心できる環境が必に、重回帰分析における多重共線性の問題から、要因 須である。また、日本には、老人支援施設が存在する
間の相関係数を導出し、相関が高い 2 つの要因が挙げ とはいえ、依然として介護の負担は子供をはじめとしられた場合には、女性の社会進出との相関が高い要因 た親族に重くのしかかっている。女性の社会進出を推を説明変数として選択する。さらに、目的変数間の相 進するためには、このような家庭での心配を行政の支
関分析を行い、
結果を考察した後に重回帰分析を行う。 援で少しでも軽くすることが重要だと考える。本分析
最後に、分析で推定された重回帰分析の精度や統計的 を通じて、女性の社会進出には、育児支援や介護支援
な妥当性について考察し、女性の社会進出を推進する などの行政支援を通した、働く女性の支援が大切であための対策または環境を提示する。

るという本分析における仮説を強める結果となった。

― 33 ―

大腸がん罹患要因の探究と罹患しにくい生活の提案
鈴木実由・馬場国博
慶應義塾湘南藤沢中・高等部〒252-0816 藤沢市遠藤 5466
TEL: (0466)49-3585

1. 研究テーマと目的

FAX: (0466)47-5077の項目を説明変数として各世代で重回帰分析を行った

男女の総罹患者数が最も多い大腸がんについて、そときの決定係数を求めたところ、多くの世代で 0.3 をの罹患要因を調査し、罹患しにくい生活を考えること

超え、70 代男性、80 代以上男性、80 代以上女性ではで罹患者数の減少に繋げることが本研究の目的である。

0.5 を超えた。高齢になればなるほど、遺伝だけでなく、生活習慣・生活環境が罹患を招きやすいことが分

2. データ分析の手法

かった。

大腸がん罹患の原因となる要素について、都道府県別のデータを用い、「食生活」「生活習慣」「自然環境」「社会・経済環境」の４つのジャンルに分けて考えた。

4．結論
本研究により、男性は飲酒や喫煙の習慣が大腸がん

これをさらに 13 の項目に細分化したうえで、第一・第罹患の大きな原因となる可能性があることが分かっ

三四分位数から[四分位範囲×1.75] 離れたデータを外た。また、女性は飲酒・塩分摂取の習慣化や食べす

れ値として除外した。また、大腸がん罹患には男女差、ぎ、所得の少なさが原因として考えられる。がんには年代差がみられたことから、男女別、年齢(10 歳階級)「遺伝」という自分ではどうすることもできない原因

別で分析を行った。10 代以下、20 代は患者数が極めて因子があるが、高齢世代は特に、日々の生活の工夫に少ないことから分析の対象外とした。分析については、

よって罹患を避けられる可能性があると考える。禁酒

まずすべての項目と大腸がん罹患者数の相関係数の算

や禁煙、減塩、適量な食事こそが罹患しにくい生活と出と無相関の検定を行った。その後、相関が確認できたいえるだろう。

項目を説明変数、大腸がん罹患者数を目的変数として重回帰分析を行い、「因果関係」の確認を行った。

5．参考文献・国立がん研究センターがん情報サービス「がん統計」(全国がん登録)
https://ganjoho.jp/reg_stat/statistics/stat/cancer/67_colorectal.html

3．結果・厚生労働省「国民健康・栄養調査」(平成 28 年)

2 つ以上の世代で同じ符号の回帰係数が算出できた

https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00450171&tstat=00000104
1744&cycle=7&tclass1=000001111535&tclass2val=0

項目を、大腸がん罹患要因候補項目として判断したと

・総務省「人口推計」(2019 年)https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page

ころ、男性は「飲酒」「喫煙」「日照時間」、女性は=1&layout=datalist&toukei=00200524&tstat=000000090001&cycle=7&year=
20190&month=0&tclass1=000001011679「塩分摂取」「野菜摂取」「飲酒」「喫煙」「日照時間」

・厚生労働省「国民生活基礎調査」(2019 年)https://www.e-stat.go.jp/stat-sea「労働時間」「所得」となった。しかし、男性の「日rch/files?page=1&layout=datalist&toukei=00450061&tstat=000001141126&cy
cle=7&tclass1=000001141142&tclass2=000001142126&stat_infid=000031964

照時間」、女性の「喫煙」と「日照時間」は擬似相関

353&tclass3val=0の可能性が示唆された。また、年代ごとにみられる相・厚生労働省「毎日勤労統計調査」(平成 21 年)

https://www.mhlw.go.jp/tou

kei/itiran/roudou/monthly/21/21r/mk21r.html

関の違いを見てみると、『食生活』『生活習慣』のジャ・総務省「統計でみる都道府県のすがた」(2021 年)https://www.e-stat.go.jp/s

ンルでは高齢世代に、『社会・経済環境』のジャンル

tat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00200502&tstat=000001149
949&cycle=0&year=20210&month=0&tclass1=000001149950

では若い世代に、より大きな相関が現れる傾向にあ（以上すべて最終閲覧 2023/08/16）

り、『自然環境』のジャンルでは年代による相関の違・藤原絋一郎『病気の 9 割は免疫力で防げる―大腸がん・乳がん・子宮頸がん

いが少ないことが読み取れた。最後に、今回挙げた 13を防ぐ！―』― 34 ―

p8~12,21~23,84~87(枻出版社 2019 年)

地価に関する最適モデルの構築と手法提案
柏原 昊隼・雲雀丘学園高等学校（2 年）
田原 睦己・雲雀丘学園高等学校（2 年）
大西 裕貴・雲雀丘学園高等学校（2 年）
林

宏樹*・雲雀丘学園高等学校（指導教員）*連絡先 〒665-0804 兵庫県宝塚市雲雀丘 4-2-1
Email：h-hayashi@hibari.ed.jp

１．はじめにして重回帰分析を用いてモデルを構築する．

近年，都市部への人口集中や地方での過疎化が問方法 3

題となっているため，地価の高い地域に共通する因因子を加工した変数を説明変数として重回帰分析を用いてモデルを構築する．

子の特徴を推定することで，地方の人口増加に貢献

方法 4

する要因を見いだしたいと考えている．また，先行研

方法 2 と方法 3 で構築した 2 つのモデルを評価・究より，地価はその土地の魅力を総合的に算出する

比較し，方法 3 におけるデータの加工方法がよりよ値であるという見方もできる．よって、地価を高める

い手法であることを示す．

2 つのモデルを評価し，比較する．

ことはその土地の魅力を高めることにつながると考えている．

３．データ分析

我々は，総務省の統計データを用いて，地価に影響を与える説明モデルを構築することにした．モデル構築に用いた統計手法は，重回帰分析を用いること

3.1 データ収集
本研究では，重回帰分析に用いる変数について，次の変数を収集し，説明変数と目的変数とした．

にした．そこで，説明変数の検討を行う際，どのよう目的変数は，平均地価のデータを用いた．2005 年，

な変数を説明変数に用いることでよりよいモデルが2010 年，2015 年の都道府県地価調査の地価データか構築できるか検討する上で，よりよい説明変数の加ら，各都道府県庁所在地の各地区の地価データの平工に着目した．よって，本研究では，より最適な説明均を求め，その平均値を目的変数とした．

変数を設定するために説明変数の候補となる変数に

説明変数の元となるデータ（元データ）は，総務省

ついてデータを加工して重回帰分析を実施し，従来統計局が提供する「統計でみる市区町村のすがた」との方法と比較する．

「国勢調査」，総務省が提供する「地方公共団体の主

本稿では，最適モデルを構築するための説明変数の加工方法について提案する．

要財政指標一覧」，各都道府県が調査・公表する「都道府県地価調査」を使用した．
ここで，説明変数については，元データと人口・面

２．研究デザイン

積による影響を確認した．人口と元データとの相関本研究では，重回帰分析を用いてモデルを作成し，係数は 0.65 から 0.99 の範囲であり，人口との相関が地価に影響を与える説明変数を見いだし，時代ごとあることを確認した．面積との相関係数は－0.30 かの要因や変遷について考察する．そのためには，どのら 0.10 の範囲であり，ほとんど相関がみられないとような変数を説明変数にするのか評価・検証を行い確認した．

ながら，モデルを構築する必要がある．そこで，研究3.2 因子分析

方法は次の手順に従って進め，適宜，評価・検証を行

因子分析は，固有値が 1.00 以上で，累積寄与率がうことにした．

75％以上となった因子までを抽出し，プロマックス

方法 1

因子分析を用いて因子を得る．

法によって各因子を軸の直交回転と斜交回転で行っ

方法 2

方法１で得た因子をそのまま説明変数とた．結果，直交回転では因子が 1 つだけとなり，年― 35 ―

ごとの違いや変遷を見だすためには適当ではないと

表1判断した．一方，斜交回転では 6 つに因子を得るこ

相関係数

2005

2010

2015

一次モデル

0.86

0.90

0.85

二次モデル

0.96

0.88

0.88

とができ，各因子は人口因子（F1），非労働人口因子（F2），離婚因子（F3），県外人口流入因子（F4），県内人口流入因子（F5），若年人口因子（F6）と名付け

地価と予測値の相関係数

た．

3.3 重回帰分析
斜交回転から得た因子を用いて重回帰分析を行っ

予
測
値
（
円
）

た．ここでは，東京都を省いた 46 都道府県データからランダムに抽出し，40 都道府県を学習用データ，
6 都道府県をテストデータとした．

□一次モデル●二次モデル

学習用データを用いて，方法２と方法３において p
実際の地価（円）値を基準に変数減少法でモデルを構築した．
図1

2005 年の実際の地価と予測値

方法２で構築したモデル（一次モデル）
・2005 年の最適モデル

５．考察

𝑦 = 3285 × (𝐹1) − 1257 × (𝐹2) + 134765

本研究では，地価に影響を与えるよりよい説明モ

・2010 年の最適モデル

デルとして一次モデルと二次モデルを構築した．こ

𝑦 = 4343 × (𝐹1) + 2807 × (𝐹5) + 127881の結果において，各変数から地価に影響を与える要・2015 年の最適モデル

素について考察する．

𝑦 = 5219 × (𝐹1) + 2459 × (𝐹5) + 4308 × (𝐹6)

本研究の成果として，二次モデルが最適なモデル+ 123656となる可能性を示唆することができた．単に線形的方法３で構築したモデル（二次モデル）に因子を用いた説明変数よりも，影響力の大きい因・2005 年の最適モデル

子と掛け合わせて変数を加工することで，目的変数

𝑦 = 4802 × (𝐹1) + 194 × (𝐹1 × 𝐹2)に影響を与える要因分析につながる要素を見いだせ− 196 × (𝐹1 × 𝐹3) + 148452

る可能性を確認できた．

・2010 年の最適モデル

具体的には，2005 年のモデルに離婚因子が説明変

𝑦 = 5849 × (𝐹1) + 3023 × (𝐹6) + 154 × (𝐹1 × 𝐹2)+ 141341

数となっており，2010 年以降は離婚因子が含まれなかった点である．これは，2005 年は共働きでない夫

・2015 年の最適モデル

婦の離婚が多く，2010 年以降は共働き夫婦の離婚が

𝑦 = 5772 × (𝐹1) + 2885 × (𝐹5) + 2127 × (𝐹6)増えたことが関係しているのではないかと推察する．

+ 106 × (𝐹1 × 𝐹2)

６．おわりに+ 201 × (𝐹1 × 𝐹6) + 132374

本研究では，重回帰分析における説明変数につい４．モデルの評価て研究した．単に与えられた統計手法を用いるので2005 年，2010 年，2015 年の一次モデル，二次モデルに 6 都道府県のテストデータを当てはめて，予測はなく，今後，要因を特定できるような分析手法の研究を続けていきたい．

値を求める．実際の地価と予測値の相関係数を用いてモデルの評価と比較を行い，その結果を表 1，実際の地価と予測値の散布図の例を図 1 に示す．

謝辞
本研究の実施にあたり，ご指導くださった大阪成蹊大学の小山田耕二先生に感謝申し上げます．

― 36 ―

独自指標作成による地方創生の方法論と兵庫県活性化の提案
衣川凌太・兵庫県立姫路西高等学校
中島琉士, 穂積佑季, 丸山晃平, 盈優真・兵庫県立姫路西高等学校
担当教員

福島

香

兵庫県姫路市北八代 2-1-33
TEL:079-281-6621
FAX:079-281-6623

1. 研究のテーマと目的

2. データ分析の手法

兵庫県は、摂津・播磨・但馬・丹波・淡路という歴史も本研究は、証拠に基づく政策立案：EBPM（Evidence

風土も異なる 5 国からできている。様々な特色を持つ地 Based Policy Making）に則り、①データの収集・整形・域が混在しているが故に、「日本の縮図」と称されるが、 スケーリング、②評
抱える問題までも日本を反映して複雑化している。

価指標作成、③地域県がまとめる課題・現状に関する 6 つの資料を効率よ 課題の発見、④施策
く把握するために、テキストマイニングを用いて頻出語・ 提案の４ステップで共起語を調べた（図 1）。その結果、東西南北を貫くよう 研究を進める。
（図に整備された「基幹道路」の活用法、周辺都市との「交流 ２）
人口対策」、県内での「繋がり」が今後解決すべき問題で経年運用・比較が図 2はないかと考えたが、より複雑な課題があると感じた。 可能であるように、国勢調査等のオープンデータから指標項目を選定する。このとき、欠損値は延長推計を用いて補完し、外れ値は四分位数を用いて置換する。また、
重回帰分析で使用される多重共線性の考え方を応用し、似た特徴を持つ項目の削減を行う。
収集したデータを元に「都道府県評価指標」と「市区町村評価指標」を作成する。作成手順（図３）に従い、ま図 1

本研究では、「兵庫県の抱える複雑な課題を読み解き、活性化させるにはどうすればよいか。
」とリサーチクエスチョンを立てた。従来、地方創生は子育てや経済といった単一側面での課題をきっかけに政策が進められているが、それでは限界があると私達は考えた。そこ
で、「統合的アプローチでの方法論を編み出すことで兵庫県の課題発見・解決につなげられる」と仮説を立てた。多側面からデータを収集して、独自指標の作成・ス
コアの算出をすることで、全国の市区町村間を客観的に比較できるのではないかと考えた。

ず、2020 年度都道府県評価指標を作成した後、これをモデル指標として、他年

図 3度の都道府県評価指標や、市区町村データを用いた市区町村評価指標を作成する。
指標を元にスコアの算出を行い、都道府県や市区町村をクラスタリングすることで、地域分けや経済圏の把握を行う。また、スコアの要因分解をすることで、それぞれの地域の特異性を導く。これらの研究結果から、的確な施策提案に繋げる。

― 37 ―

3. データ分析の結論

表 3（2015 年度版）

2020 年度版と2015 年版の都道府
県評価指標と市区町村評価指標をそれぞれ一つずつ、
計 4 つの指標を作成した。観点分け
図 4には、階層クラス

表 １

ター分析（図 4）を最終的に採用し、選定した 19 項目のデータを 2 分野 6

兵庫県は、全体として「準都心・準工業特化型」地域に当てはまるが、内訳をみてみると、阪神地域や瀬戸内
海沿岸部は「都市型」地域、内陸部は「地方型」地域、南北は「地方・農林地区水産特化型」地域であることが分かった。また、周辺地域とのかかわりに着目すると、北部は「京丹後経済圏」、瀬戸内海沿岸の都市型地域は「京阪神経済圏」を形成しているのではないかと考えら観点に分離したれる（図 6）。そして、2015 年度指標の結果と比較する（表 1）。
そして、各観点
内の項目の正規化と、姫路市周辺の瀬戸内地域や内陸部で地域の特徴が大きく変わったことが読み取れる（図 7）。

得点を単純平均した後、10 倍することでスコアを算出した。そのスコアを活用して、47 都
図 6

道府県を 4 つの地
域に分離させた。この都道府県を分離させる作業は、
2020 年度と 2015 年度の都道府県評価指標でそれぞれ個別に行った。また、これらを元にして、同年度の市区町村の地域分けを行った（図 5・表 2・表 3）。

図 7

これらの結果から、兵庫県では 6 次産業を推進することで更なる活性化に繋げられるのではないかと考えた。
第 1 次産業、第 2 次産業、第 3 次産業のいずれを取っても兵庫県は特色を持っている、それらの特色をうまく組
み合わせて、新たな需要・雇用・経済力を生み出し、循
環させることが目標である。

4. データ分析の意義
本研究の独自指標は、国勢調査を元としたオープンデータを利用しているため、どんな規模のどの地域の現状
図 5（左図は 2020 年度版、右図は 2015 年度版）
表 2（2020 年度版）

も比較・評価することができる。
多角的な視点による、市区町村単位でのミクロな地域比較を可能にする指標の作成は、今までに類を見ない新たな試みであるため、更なる検証・見直しは必要である。だが、研究をより深化させることで、実際の地方創生の現場で扱うことのできる、非常に有益なツールになると考えている。

― 38 ―

【特別講演】 生成 AI × データサイエンスの展望
生成 AI の教育利用の最新事情― 統計・データサイエンス教育での可能性 ―中野淳・日経 BP 技術プロダクツユニット長補佐
大阪教育大学 客員教授
Email: anakano@nikkeibp.co.jp

1.

はじめに

「ChatGPT」を始めとする生成 AI の登場で、社会が大きく変わろうとしている。教育現場も例外ではなく、授業や校務などのさまざまな分野で生成AI の活用が広がりつつある。文部科学省も、教育現場での利用に関するガイドラインの作成やパイロット校による活用実践などを進めている。
生成 AI でできることは多様だ（下図）。文章の生成やプログラミングのほか、画像や映像の出力もできる。
文章の要約や翻訳なども実用レベルに達している。音
声や画像、映像の入力などにも対応する「マルチモーダル」も当たり前になりつつある。

用の効果を認め、活用の注意点を列挙している。
初等中等教育の指針では、「子供の発達の段階や実態を踏まえ、年齢制限・保護者同意等の利用規約の順守を前提に、教育活動や学習評価の目的を達成する上で、生成AI の利用が効果的か否かで判断することを基本とする」と明記。活用が考えられる例として、「考えをまとめたりアイデアを出す途中で足りない視点を見つけたりする」「英会話の相手として活用する」「生成 AI を用いて高度なプログラミングを行う」などを挙げている。校務での活用例としても、教材やテスト問題、報告書、教員研修資料、保護者へのお知らせ文書などのたたき台の作成を示している。
注意点としては、個人情報が機械学習に利用されないようにすること、生成した文章の利用時に既存の著作物の権利を侵害しないことなどを示している。また、学校の授業では著作権法第 35 条によって許諾なく著作物の複製や公衆送信ができることから、「既存の著作物と同一、または類似でも授業で利用可能」と明記している。
参考資料として、初等中等教育の各学校で生成 AI を利用する際のチェックリストも記載している。リスト
では、「事前に性質やメリット・デメリット、情報の真偽を確かめるような使い方等に関する学習の実施」「著
作権の侵害につながる使い方をしないような十分な指導」などを挙げている。

今後、社会のさまざまなサービスに生成 AI が組み込まれていくだろう。教育現場でも、生成を活用することで、教育の質を高めたり教職員の負荷を軽減したりといったメリットを期待できる。

2.

文部科学省のガイドライン

文部科学省は 2023 年 7 月 4 日、「初等中等教育段階
における生成 AI の利用に関する暫定的なガイドライン」、2023 年 7 月 13 日に「大学・高専における生成 AIの教学面の取扱いについて」と題する文書をそれぞれ公開した。いずれの指針も、学習や校務での生成 AI 活

― 39 ―

文部科学省のガイドラインのチェックリスト

高等教育向けの指針も、構成や表現は異なるものの骨子は同様だ。こちらの指針では、高等教育で数理・
データサイエンス・AI 教育を後押しするカリキュラムの「認定制度」や大学・高専による「コンソーシアム」
について触れ、こうした取り組みへの参加などを求め
ている。

3.

教育現場の活用例

教育現場での生成 AI の活用としては、大きく分けて「授業準備」「授業」「校務」の 3 分野が考えられる。
それぞれの分野での授業実践も進みつつある。
文部科学省は「個別最適な学び」「協働的な学び」「校務 DX」などを推進する「リーディング DX スクール」
事業の一環で、全国に 50 を超すパイロット校を設けて、生成 AI の活用実践を進めている。2024 年 2 月 20 日には都内で、実践事例の発表会を開催した。発表会では各分野や各教科での取り組みが多く披露された。今後、リーディング DX スクール事業の Web サイトなどで、実践事例の公開を進める予定だ。このほか、企業と教育機関が連携した活用実践も広がっている。

文部科学省はパイロット的な取り組みを推進
教育現場での活用は、どの程度広がっているのだろうか。文部科学省は 2023 年 3 月の「GIGA スクール構
想の下での校務の情報化の在り方に関する専門家会議」の提言で、「今後数年かけて校務系・学習系ネットワー
クの統合と次世代の校務支援システムの整備を行うとともに、クラウドツールの積極的な活用による負担軽減・コミュニケーションの活性化を推進すべき」と訴えている。
これを受けて、生成 AI の活用を含む望ましい取り組
みについてのチェックリストを作成。公立小中学校や教育委員会などの自己点検の結果を 2023 年 12 月 27 日に公表した。この調査は 2023 年 9 月 29 日～11 月 2 日に実施したもので、公立小中学校は 90.9％に当たる 2
万 6364 校、教育委員会などの学校設置者は 93.3％に当たる 1690 カ所が回答している。

これによると、学校では「『初等中等教育段階における生成 AI の利用に関する暫定的なガイドライン』に基づき生成 AI を校務で活用していますか」という問いに対して、「ほぼ全員の教職員が活用している」（0.3％）、「一部の教職員が活用している（半分以上）」（0.9％）、」（22.0％）、「一部の教職員が活用している（半分未満）「全く活用していない」（76.8％）という結果だった。
調査の時期を考えると、現在では生成 AI の校務利用は珍しいものではなくなっていると言えるだろう。パ
イロット校での実践事例の共有が進むと、授業での生成 AI の活用も広がっていきそうだ。今後は、定期的な実態調査や判明した課題、課題解決の情報共有が望まれる。

4.

統計・データサイエンス教育への期待

生成 AI はデータ分析でも力を発揮する。統計・デー
タサイエンス教育の分野でも、生成 AI の活用が進んでいくだろう。
生成 AI は、文章の取り扱いが得意だ。例えば、大量の自由記述のアンケート結果から回答の傾向を分析できる。
生成AI を使って、アンケート結果を分析したり、マルチモーダルの機能を利用して画像や映像からデー
タを読み取って分析したりといった授業も有益な学びになりそうだ。
教育現場では GIGA スクール構想によって、1 人 1 台の学習端末が整備された。こうした端末で取得した学
習ログを基に、個別最適な学びを進めることができる。
学習ログの分析でも生成 AI は活用できる。
生成 AI は独自の資料やデータを読み込ませて、専用のチャットサービスを構築することも可能だ。関係者が協力すれば、統計・データサイエンスの学びをサポートするチャットサービスの提供なども可能ではないだろうか。統計・データサイエンス教育の分野でも活用事例の共有が進むことを期待したい。

― 40 ―

独自のチャットを作成できる「GPTs」

リスクに対する小学生の統計的な問題解決の様相－６年「データの見方」の授業実践－
高山新悟（静岡大学教育学部附属浜松小学校）
静岡県浜松市中央区布橋 3-2-1 TEL.053-455-1441／FAX.053-457-3583／
E-mail.takayama.shingo@shizuoka.ac.jpが高いことが明らかとなった。そこで，本研究授業では，問１．問題の所在
平成 29 年 3 月公示の学習指導要領では，「D データの題について，児童に身近なリスクを取り扱うことで，児童が活用」の領域が新設された（文部科学省，2017）。小・中・高

問題について自分事として捉え，結論を導出していけるよ

等学校教育を通じて統計的な内容等の改善が期待されてうにする（方策①）。

いる。これを受け，統計分野における教材開発，授業研究

Wiggins らは，知識やスキルの習得以上の能力，すなわ
ち，それらを柔軟に活用する力を計画的に育むためのカリがさかんに行われている。
筆者(2018-2021)は，小学生の統計教育における様相を，キュラム設計の枠組み(Understanding by Design)として，「逆向き設計」のプロセスを辿ることを提案した。「逆向き設

研究授業から考察し，以下の諸点を明らかにした。
①児童にとって身近な問題提示をすることは，より確かな計」とは，①求められている結果を明確にする，②承認でき

データの必要性への気付きや探究サイクルの活性化る証拠を決定する，③学習経験と指導を計画する，という 3につながる。

段階で計画するアプローチである。また，カリキュラムの構②取り扱うデータ，交流の視点を明確にすることは，児童造化を進める際には，単元レベルの「トピックごとの本質的に批判的思考を促し，課題に沿った意見交流の活性な問い」のみならず，単元を超えて繰り返し問われる「包括化や新たな課題設定の創出に有効である。

的な本質的な問い」を明らかにすることが有効性を主張し③児童は，問題に対する結論を導出する際に，多様なている。本研究では，「学習のくくり」と称し，「データの見方」

データを総合的に考察したり，データを序列化したり「場合の数」を大きな Unit として統合し，児童に「『もの・こと』する傾向がある。

を，統計的に処理し，問題の結論について判断したり，そ④統計ソフト(例えば stathist)を活用することで，児童がの妥当性について批判的に考察したりすることの必要性やグラフ作成に要する時間や労力を，思考したり議論し価値とは」という問い（以下，共通テーマ）に対して，児童がたりする時間に向けることができる。

最適解を見いだす授業デザインをとる（方策②）。このこと

一方で，身近な問題の提示により，児童は社会的文脈により，児童が，統計的に考察することの有用性を自覚するを重視するがゆえに，数学のステージに乗り切らないデことを期待する。

ータまで考察する傾向が課題として浮かび上がった。児童が，現実の世界と数学の世界を往還しながら，統計的

３．授業実践「６年 体温を測るにはどうすればいいだろう」に考察することで，現実の世界に働き掛けていく過程が(1) 対象児童と実施時期
静岡県国立小学校第 6 学年児童 35 名（男子 15 名，女求められる。

子 19 名）に対して，令和 5 年 10 月に実施した。
２．研究の目的と研究の方法(2) 単元の構成について(1) 研究の方法
本研究では，上述の問題の改善を検討しながら，小６

単元を２部で構成した。前半の基礎学習編（第１時～第児童の問題解決の様相について明らかにすることを目的

５時）では，資料の傾向や集団の特徴を表す代表値としてとしている。そのために，小６「データの見方」の授業実践の平均値や中央値，最頻値，資料全体の分布の様子を度を通して，児童のノートやパフォーマンス（児童が作成した数分布表やヒストグラムについて学習をする。後半（第６時

表やグラフ等），意見交流の際の授業記録を考察する。

～第 11 時）では，この基礎学習編を基に，現実場面におけるリスクについて統計的に考察していく活動を活用学習
編として設ける。本研究は，この後半の活用学習編につい柗元ら(2023)は，数学教育においてリスクを扱う際の枠ての授業実践について考える。

組みを設定し，それぞれの観点に基づいて，小学校の授時

業実践を分析した。結果，小学生に身近な文脈や行動を基

リスクの場面として設定していること，統計領域との親和性

礎― 41 ―

学習内容
１

・資料の代表値としての平均値，中央値，最～(2) 問題に対する方策

頻値の意味を理解する。

学

５

習

用
学
習

６

～

活

11

が）熱くなる」・資料の傾向を表すものとして，資料の散らばりについて理解する。

Ｃ２「場所もそうだけど，（測定する）体の位置」

・資料全体の分布の様子を度数分布表に表Ｃ3「その，しんどいという気持ち」

し，その特徴をよみ取る。

Ｃ4「病は気から」（同調の声）

・資料全体の分布の様子を基にヒストグラム

Ｃ５「体温計の種類」（大勢の同調）に表し，その特徴をよみ取る。

Ｃ６「それ（センサーカメラ）とかもそうだし，手首で測るや・学習課題（非接触型体温計による測定のつもそうだし，（体温が）ころころ変わるんだよね。

過誤）を確認する。

33.3 とか出る」

・データの収集法等をグループ毎に考察す

Ｃ７「部屋の空気を吸っちゃう」

る。

Ｔ 問題「どのように検温したらいいか，データをもとに考えよう」を板書。

・データの集計をする。収集したデータの中

Ｃ8「正確な方が安心じゃない？だってもし正確じゃなかの不備を確認する。

ったら熱があるかもしれないじゃん」

・集計したデータを基に，表やグラフを作成（一斉にいろいろな解決方法を，つぶやく）

する。

非接触型体温計の精度問題の解決のためにどんなデ・作成した表やグラフを基に，学習問題に対ータがほしいかを，で考えさせた。図１のように多くの児童する結論を話し合う。

が，即時的に検証の方法や測定条件をプランニングした。
(3) 教材について
活用学習編の教材として，非接触型体温計の精度を取り扱い，よりよい検温の方法について最適解を見いださせていく。非接触型体温計は，教室に常備されており，朝の検温を忘れた際や，不調を訴える児童の検温の際に使用される。しかし，その精度について何度か問題となったことがあった。例えば，不調を訴えた児童を非接触型

図 1-1

A 児のワークシート

図 1-2

Ｂ児のワークシート

体温計で検温したところ 36.8 度であったため，教室で様子を観察していたが，児童の具合が回復しなかったために，保健室で検温したところ，37 度を超えていたことがあった。逆に，教室の検温では 37 度を超えていたために，保健室へ行かせたところ，保健室では接触型体温計では平温であったことがあった。本単元の学習（9～10 月）の後に，児童が楽しみにしている体験旅行（11 月）が予定されているため，体験旅行中に使用頻度が上がる非接

その後，グループで相談し，個人で考えた検証方法や

触型体温計の精度を現実場面での問題として共有し，統測定条件を調整し，グループの問題解決の計画をホワイト計的に問題解決していく活動を展開した。

ボードに記入させた（図２）。

(4) 授業の実際①問題の確認と課題解決への計画(第６・７時)
まず，問題を認知させるために，非接触型体温計と体温計を使った事例のスライドを２つ紹介した。
1) 教室では，36.7℃だったが，具合が回復しなかったので保健室で検温をしたら 37.5℃だった。
2) 教室で，37.5℃だったが，保健室では 36.7℃だった。
その後体調は回復した。
この事例に対して，どこに問題点があるのかを児童に問
図 2-1

い，以下の通り，問題を共有した。
Ｃ１「測るタイミングというか時間。外に行った後だと（体温― 42 ―

１班の計画

図 2-2

2 班の計画図 2-3

図 2-5

3 班の計画図

5 班の計画図

図 2-4

図 2-6

4 班の計画図 5-1 １班の結論

図 5-2 2 班の結論

図 5-3 3 班の結論

図 5-3

3 班の結論図 5-5 5 班の結論

図 5-6

6 班の結論6 班の計画図３は，第７時の児童の振り返りである。検証方法，測定の予想について批判的に考察していることが分かる。

図3

Ｃ児の振り返り②データの収集，データの分析，グループでの結論の考察(第８・９・10 時)
第８時では，第６・７時で立てた計画に基づいて，児童はデータ収集をした。

図６は，第 10 時の児童の振り返りである。個人が思い描図4いた結論と異なるデータが出ため，データを基にせず，児童の活動の様子

第９・10 時では，第８時で収集したデータを基に，グラフ「接触型の方が正しいと思う」と推測で結論を出した。

や表を作成し，問題に対する結論をグループで話し合った。
表やグラフの作成にあたっては，教師があらかじめ用意したドットプロットの枠を使用したグループもあれば，統計ソフト（本実践では，statlook）を活用したグループもいた。そして，グループで導いた結論とその根拠を１枚の画用紙にま図 6 Ｄ児の結論とめた(図５)。

― 43 ―

し，私の班では，気温はあんまり関係ないかもしれないけ③最終的な結論の話合い (第 11 時)
第 10 時までに作成したそれぞれのグループの結論を共ど，他の班のとかをみると，気温とか前髪とかで変わっち有し合った上で，問題に対する最終的な結論を考察した。

ゃったりするから，それをいうと肌に直接触れている体温計の方が遅くても正確。」
T 「気温，影響する？」
C15「はい。すると思います。私たちの班は，教室でと，冷やした音楽室で，熱を測ってみました。それで，教室で測ったときより，音楽室で測ったときの方が，１度くらい下がっ
たんですよね。なので，非接触型で測ったとき，距離が影響したり，周りの温度が影響すると思います。あと，接触型だと，脇に当たっていたいとエラーになるんだけど，非接触型は，空気中の温度がでちゃう非接触型は違うと思います」

図 7 グループの説明の様子

C16「僕は，非接触型がいいと思いました。僕たちの班の結以下は，全体での意見交流の記録である。
Ｃ9「正確な体温計はないと思います。理由は，気分で熱が果は前髪有り無し，の結果だったから，まあわかんなかっ変わる時もあるし，体温計で測って熱があったのは，気たけど，でも僕が考えるには，非接触型がいいと思いまし分が悪い場合は，その人の体温がもともと高いだけかもた。なぜかというと，気温が影響してるっているデメリットもしれないから，結論は答えはない」

あるけど，速いっていうのがあるので。で，接触型はなんＴ 「めっちゃ正確な体温計は，あるの？ないの？」

で売れるかというと，非接触型より安いから売れると思い

Ｃ10「Ｃ9 と近い答えなんだけど，どっちでもない。結局気分ます」

だと思うので，もし自分が非接触型で測ったときに，気分C17「私の班も C15 の 2 班なんですけど，やっぱり接触型のが悪くないのに，熱があったりしたら，体温計がおかしい

方が正確で，ですが遅いし，それなりの時間がかかるのなって思うから，だからそれは，めっちゃ正確な体温計とで，速く測りたいときは非接触型，遅くてもいいから正確かじゃなくて，自分が気分が悪くて熱があるのなら，熱っに測りたいときは接触型と，いいところを使えばいいと思て，わかって，具合が悪くなくて，熱ってででも，体温計います」
C18「センサーカメラだと思うんですけど，センサーカメラはがおかしいなって思うから，正確な体温計はない」
C11「僕も C10 と同じでどちらでもないと思います。理由は，

普通の非接触よりも，上がり下がりが大きいかもしれない

今回のめあては，体温を測るにはどうすればいいだろう，

けど，平均すれば接触と近くなるので，そしたら，センサ

だから，体温を測れればいい。だからいつでも体温を測ーカメラの方が，高いかもしれないけど，いい」れるから，どちらでもない。（笑いの後）楽。楽に測れるか

T 問題に対して，最終結論を問う。

ら，非接触型でいいと思います。速い。体温を測るのがC19「具合が悪いときとか，しっかり測りたいときは，接触型
で，朝とかパパッと測りたいときは，非接触型」

速い。どっちだろう」
T 「少なくとも言えることは，接触型はないということだね」

T 本時（あるいはこれまでの統計的な問題解決全体の）振り返りを促す。

C 「はい」
C12「僕は接触型だと思います。理由は，速く測れるかもし

C20「私は，場合によると思う。なぜなら，朝にパパッと測るれないけど，それで正確だと接触型のメリットがないから，なら（非接触型を使うことは）いいと思うけど，熱っぽいととりあえず接触型は売れないと思う。だから，接触型だと

きやしんどいときに接触型ではかればいいから，非接触

思う」

型と接触型でお互いのメリットとデメリットを使い合っていT 「マーケティングということ？」けばいい」

C13「非接触型で測る人は，速さを求めていて，接触型だっ

図 8-1 のように，多くの児童が，全体での話合いで伝えたら，C10 がいったように，気分によって変わると思うから，きれなかった考えを記述していた。少数派ではあるが，測なんて言うんだろう，自分が納得したいから，安心して定の方法に着目した考え(図 8-2)，算数の有用性に関連し（活動などを）楽しめるように，接触型があるんだと思いまた意見（図 8-3）を確認した。

す」
C14「接触型の方がいいと思うんですけど，例えばさっきの非接触型だと，5 班の発表を聞くと，前髪が重なっちゃう― 44 ―

何度も試行して検証した。その上で，数学的な確率と，実際のデータがなぜ異なるのかを考えさせた。児童からは，「サイコロの穴の重みが違う
図 8-1から」「コインやサイコロの投E 児の振り返りげ方が違うから」「投げるときの力の入れ方）が一緒でないから」といった意見が出た。

図 9 児童の活動の様子

図 10 は，児童が見出した共通テーマに対する最適解で
ある。
図 8-2

Ｆ児の振り返り

図 8-3

Ｇ児の振り返り④「学習のくくり」の中で見いだした共通テーマに対する最図 10-1

Ｈ児の振り返り図 10-2

Ｉ児の振り返り適解
Wiggins らの逆向き設計を参考にし，9 年間の算数・数学科の学びを，共通テーマの入れ子構造化して，教科カリキ
ュラム（図 9）を編成した。

４．授業実践の考察(1) 第６・７時（問題の確認と課題解決への計画）
児童は，問題のスライドをみるなり，体温計の誤差という問題に対して高い関心を抱いた。さらに，自分の経験と照図 9 小中一貫の教科カリキュラム（算数・数学科）
本単元 6 年「データの見方」が属する「学習のくくり」である「データの分析の拡張」では，第 5・6 学年の「データの活用」領域の単元を統合し，共通テーマ「『もの・こと』を，統計的に処理し，問題の結論について判断したり，その妥当性について批判的に考察したりすることの必要性や 価値とは」らし合わせて，測定前後の運動によって体温が異なる(C1)，測定部位(C2)，精神面(C3)，非接触体温計の精度(C5，Ｃ６)，室温による測定バイアス(C７)など，問題の所在を推測し始めた。また，児童のワークシートやホワイトボー
ド（図 1，図 2）を見ると，条件を整えたり（例えば，Ａ児の同
じ場所，同じ時刻で測定すること），測定バイアスが生じなの最適解を見出していく。
第 6 学年としては，本単元「データの見方」と「場合の数」を統合して，統計的な問題を解決する有用性の自覚を促すことを意図した。前章の通り，「データの見方」での，リスクに対して統計的に問題解決する活動に加え，「場合の数」
では，簡単な確率に関する検証を行った。具体的には，コインの表が出る確率は 1/2 か，じゃんけんでグーが勝つ確
率は 1/3，サイコロで 1 の目が出る確率は 1/6 か，について

いような方法（例えば，１班の測定者を１人に限定すること）を考察していることが分かる。児童が，より正確なデータを収集しようとする意図が推察される。筆者の過去実践で提示した問題（例えば，「いつから秋は深まってるか」）と比較したときに，実際に学級内で起こったことを事例として提示することは，リスクへの関心を誘発させ，問題の認知から問題解決への計画（検証方法や測定条件）への移行を促― 45 ―

有用性を自覚していく。

すことに効果的であると考える。

(2)今後の課題(2) 第 8・9・10 時（データの収集）
Ｄ児の振り返り（図 6）から，結論の導出に当たって，個

第 8・9・10 時において，児童は，得られたデータと期待人によっては，得られたデータよりも，これまでの経験からした結果との差異に対して，自身の経験則を優先させ，測の感覚を優先してする傾向があることが明らかとなった。ま

定データを棄却する記述が確認された。今後は，生データ

た，再測定をしたり，測定回数を増やしたりすることはなかに対する理解や，データの再検討を促すような批判的思考った。得られたデータに対して，批判的に考察する点に課の育成を醸成できる統計的実践が必要となる。

題が残る。

［引用・参考文献］
文部科学省(2017).小学校学習指導要領解説(3) 第 11 時（最終的な結論の話合い）
全体の話合いでは，データを超えて最終的な結論を導出する児童（Ｃ９,10,11,12,13）とデータを基にして結論を導出する児童（Ｃ14,15,16,17,18）の双方の意見を確認し算数編，pp.9-10
柗元新一郎(2019) .小学校算数・中学校数学「データの活用」の授業づくり

た。ただ，「非接触型は速い」という発言は，計測時間のデ高山新悟(2018). 統計教育における小学生の批判的思ータ（図 5-1）を基にしているというよりは，経験則で回答し考の様相. 第 42 回日本科学教育学会年会論文ている印象を受けた。

集, 135-138

最終的な結論を出す場面では，リスクの重みや用途で高山新悟(2019). 統計教育における小学生の批判的思接触型と非接触型を使い分ける考え が確認できた（ Ｃ考の様相Ⅱ. 第43回日本科学教育学 会年会論文

19,20）。リスクを理解した上で，行動につなげようという考集, 223-226

えと捉える。ただし，児童が統計的な有用性を自覚したか高山新悟(2019). 数学的モデリングのサイクルと統計的探究プロセスにもとづく小学校算数科授業研究. 第

どうかは不明確である。

９回春期大会論文集, 1７１-１７８(4) 「学習のくくり」の中で見いだした共通テーマに対する

高山新悟(2020). 統計教育における批判的思考を促す
ための授業研究. 第104回全国算数・数学教育大会

最適解
図 8 では，問題に対する結論への思いにとどまっていた柗元新一郎他(2023) . 数学教育においてリスクを扱う際の児童の記述が，図 10 では，現実の世界では必ずしも数学枠組みの提案，日本科学教育学会第 47 回年会論文集，で導き出した結果ではないこと，表やデータにまとめる有用

pp17-20性に拡張していることが分かる。「学習のくくり」の中で，共G.Wigguns and J.McTighe（2012）.理解をもたらすカリキ

通テーマを問い続けながら，最適解を見出す学びのプロセ

ュラム設計

スは，児童に，数学の世界と現実の世界を往還しながら，統計的な問題対決の有用性を自覚させていくことに寄与す[謝辞]ると考える。

本研究は科学研究費（基盤研究 C）「初等中等教育における批判的思考を志向した統計指導プログラムの開発」（研5．本研究の成果と今後の課題

究代表者：柗元新一郎）の助成を受けて行った。

(1)本実践で得られた成果
本授業実践を通して，小６児童の問題解決の様相について，次のような示唆を得た。
①児童に身近なリスクを問題として取り扱うこと（方策①）で，児童が，問題を認識し，問題解決への計画（検証方法や測定条件）への思考を促すことに効果的である。
②問題に対する結論を導出する際には，データを基に考察する児童と，データを超えて考察する児童の双方が混在する。
③大きな単元の Unit の中で，複数の統計的な活動を経験させていくことで，児童は統計的に問題解決することの― 46 ―

地域課題解決に向けた現状分析にデータ活用を～総合的な学習の時間×２年数学～稲垣道子

岩手大学教育学部附属中学校〒020-0807 岩手県盛岡市加賀野三丁目９番１号
TEL 019-623-4241

FAX 019-623-4243

E-mail:inaka@iwate-u.ac.jp
方・考え方を働かせることが効果的なのかを，数学

１．はじめにOECD(2019)は，OECD ラーニングコンパスを発表しの時間に考えていくことは，自己の生き方を考えてた。OECD ラーニングコンパスは，子どものエージェ

いくための資質・能力を育成することにつながる。

ンシーという概念のもと，個人，社会地域，地球のより大きなウェルビーイングという願いに向けて推３．本学年の総合的な学習の時間について進される未来の教育を提示している。その中で記載

本校では，３年間で「人生いかに生きるべきか」されている PISA の枠組みでは，統計を実社会の文について考える。１学年のテーマを「自分自身を見脈における問題解決に役立つものと明確に定義してつめる」，２学年のテーマを「他者から学ぶ」，３学いる。統計的モデル化が，推論や人間の意思決定に年のテーマを「生き方を考える」と設定し，探究的おいてますます重要な役割を果たすようになっていに学ぶ中で自己の生き方を考えていく。その視点とることや，データリテラシーやデジタルリテラシー

して地域があり，学びの過程で自分と地域との関わの重要性についても述べられている。より深い学習

りを考えテーマに迫る。本学年では，第１学年のために教科横断的に学ぶことが求められているこ（2022 年度）で「地域と関わるとはどのようなこととから，生徒自身が統計を社会の問題解決のためにか〜盛岡を知ることから始めよう〜」を共通学習課

使っていることを実感できるような学習を計画し題として学習を進めた。生徒が発見した盛岡の地域

た。特にも，本校の学習活動の軸である総合的な学

課題を 12 のラベルに分け，その課題に向き合って習の時間とのつながりを意識した実践である。

いる方へのインタビュー活動を中心とした学習を通して課題に迫った。第２学年（2023 年度）は，地域を岩手に広げ，第一次産業の体験学習を中心とした

２．総合的な学習の時間と数学との関わり
中学校学習指導要領（平成 29 年告示）解説総合

学習で課題に迫った。また，第２学年では，第１学的な学習の時間編において，目標には，「探究的な年で触れることができなかった地域課題の 1 つであ見方・考え方を働かせ，横断的・総合的な学習を行る「スポーツ芸能」の分野からも学習課題に迫るこうことを通して，よりよく課題を解決し，自己の生とを企画した。第３学年は，日本に視野を広げ，学き方を考えていくための資質・能力を育成することびを深めるとともに，自らの興味・関心があるラベを目指す」と記されている。探究的な見方・考え方

ルの地域課題に対して，中学生ができる課題解決をの一つに，各教科等における見方・考え方を働かせ生徒自身が考え，実行する。

るということがある。実社会における問題は，そもそもどの教科等の特質に応じた視点や捉え方で考え

４．本単元で向き合う地域課題と活用する数学

ればよいか決まっていないため，扱う対象や解決し本単元では，スポーツの地域課題に向き合う。今ようとする方向性などに応じて，生徒が意識的に活年度の講演会では，岩手のプロバスケットボールチ

用できるようになることが大事であることも記されームである岩手ビッグブルズの社長，水野哲志氏かている。その時々の場面で，どのような数学的な見らお話を伺い，施設の少なさや入場者数の少なさな― 47 ―

ど，岩手のスポーツが抱える地域課題について知っ以上の単元計画で実践を行う。なお，企画書は社長た。岩手ビッグブルズが所属する B.LEAGUE は，である，水野氏に審査をお願いしている。

2026 年度にリーグを再編する。ブルズは，3 つのリーグのうちの B.LEAGUE ONE への所属を目指してい

５．授業実践

るが，そのためには今年度のホーム入場者数が平均（1）対象 中学２年４クラス 136 名

1500 人を超える必要がある。「入場者数を増やすに（2）授業の実際はどうしたらよいか」という課題に，中学生の視点【単元の学習課題】

から迫ることとした。シーズン途中である 1 月現

入場者数を増やすためにどのような企画をすれ

在，平均 1600 人程度という状況であるが，開催日ばよいか。

や会場によって入場者数は大きく異なるため，平均【１時間目】単元のゴールと学習の目的を確認し，値だけで判断しようとすることはよいとはいえな

課題解決のために，何を分析したらよいかを問う

い。生徒にその点に気付かせ，平均値だけではなた。すると，生徒は次のような視点を挙げた

く，さまざまな代表値や分布で見る必要性を捉えさ・入場者の年齢層

せたい。また，経年での変化を見る必要性にも気付

・季節ごと，曜日ごとの入場者数の違い

かせ，水野社長が社長に就任してからの６年間を分・来場するきっかけ

析することにしていく。ここから，PPDAC サイクル

・会場までの交通手段を大切にした統計的な問題解決を促す。なお，６年・今までの企画の人気度間の中で，リーグの昇格や降格等もあるが，その点・入場者数が少ない日と多い日の特徴については単元の最初では触れないこととする。６

・他チームの戦略

年間の分布を比較するには，１年生の時に学習した

・他スポーツの戦略

ヒストグラムでは難しい場合がある。新しいグラフ

・人気の選手の必要性から，箱ひげ図の学習につなげていく。１

質的・量的にそれぞれの視点，自チーム内での分周目の問題解決を終えたあとは，さらに細かい視点

析や他チーム，他競技との比較が出てきてとても興で現状分析を行い，入場者数が変化している要因を

味深かかった。大まかなところを調べてから，徐々探る。その視点は生徒に委ねる。その後は総合的なに細かいところに目を向けていこうと伝え，本時の学習の時間で入場者数を増やす企画を考えていく。

学習に入った。まず，実際の入場者数が６年間でどのように変化しているのか，その傾向をみるために

５．単元計画

生徒はヒストグラムを作成した。

（1）単元 中学 2 年 データの比較（箱ひげ図）（2）単元計画（数学６
時間
１

総合１

計７）

左上から

内容
数1

2018-2019

直近 6 年間の入場者数が増えている

2019-2018

か，ヒストグラムで比較する。

2020-2021

２

数2

箱ひげ図や四分位範囲の意味を知る。

右上から

３

数3

6 年間の入場者数を箱ひげ図で表し，結論を出す。ヒスト

2021-2022

グラムと箱ひげ図のメリット・デメリットを考察する。

2022-2023

４

数4他のデータから現状分析をする。

2023-2024

５

総1

企画を考える。

シーズンの

６

数5

企画を改善し，企画書を作成する。

⼊場者数を

７

数6

学級で発表会，振り返りをする。

表している

単元計画
６年間の入場者数を表すヒストグラム― 48 ―

このグラフから，生徒は山の頂点に着目していたが，結論を出すのは難しいようであった。試合数が違うが，相対度数を用いることの必要性に気づくことも難しく，６つのヒストグラムで比較することの難しさに気付いたようであった。
【３時間目】１時間目と同じ課題について，箱ひげ図を考察することで解決した。ほとんどの生徒が中央値，箱に着目して結論を述べていた。中には，中央値で折れ線グラフを作っている生徒がいた。最大

盛岡・花巻・北上・滝沢の４地区からの入場者数

値だけを見て判断している生徒がおり，最大値だけに着目して捉えることで，的確な読み取りにつながらない可能性があること，企画を考える際には外れ値に着目することは重要な視点であることも確認することができた。１つ目の「入場者数は増加しているのか」という問に対しては，「増加している」と
入場者数が多かった日に行われていたイベント

いう結論を出した生徒が多かった。

会場までの公共バス時刻【４時間目】ここからは，「さらに入場者数を増やすにはどうしたらよいか」という問にグループごと

６．まとめに迫っていく。生徒は１時間目に出た視点を参考に

現在，授業実践を行っており，総合１時間目以降しながら，入場者数を目的としたときにそれを高めの実践及び実践の成果と課題については当日発表する要因と予想されることを自分達で考え，傾向を考る予定である。データの見方については指導の余地えていた。データを調べグラフに表している生徒，があるので，実践の中で指導改善を図っていく。

過去の企画や他チームの企画について調べている生
徒等さまざまである。生徒が調査した例としては次

７．参考文献の通り。

(1)文部科学省（2018）『中学校学習指導要領（平成 29年告示）解説数学編(2)文部科学省（2018）『中学校学習指導要領（平成 29年告示）解説総合的な学習の時間編(3)新しい数学 2（東京書籍）(4)THE FUTURE OF EDUCATION AND SKILLS OECD
Learning Compass for Mathematics(5)岩手ビッグブルズ https://www.bigbulls.jp(6)岩手ビッグブルズから提供いただいた１試合ご
年齢層ごとのチケット売り上げとのデータ(7)Basketballnavi https://stats.basketballnavi.com― 49 ―

標本調査の結果を評価するためのツールの開発と実践−Excel マクロの可能性−
柴⽥ 翔 東京学芸⼤学附属⼩⾦井中学校
東京都⼩⾦井市貫井北町 4-1-1
TEL 042-329-7833 FAX 042-329-7834
shibasho@u-gakugei.ac.jp
1. はじめにまでに，柴⽥(2023)では，「標本調査を理解している」(1) 研究の意図と⽬的とはどのような状況かを明らかにし，その上で，そ本研究が捉える問題を端的に述べれば，中学⽣がの状況に，⽣徒を導くためのツールを開発し考察し授業の中で⾏う標本調査について，中学⽣⾃⾝が，ている．本稿では，ツールを⽤いた授業を設計・実

その推定の結果について評価すれば良いのか不明で践し，その考察を⾏うことを通して，ツールの評価あるという点である．

を⾏うことを⽬的とする．

実際，標本調査を指導していると，「標本が多けれ
ば正確な値になる」と何となく理解し，偶然性を持(2) 研究の⽅法った傾向があること，すなわち「標本が多ければ正(1)の⽬的を達成するために以下の課題を設定す

確な値に近づく可能性が増える」と理解せず，標本る．第⼀に標本調査という⼿法を理解している状態が少ないときにおおよそ正確であったのに，標本ががどのような状態かを明らかにし，柴⽥(2023)開発

増えたときに逆に真なる値から離れるなどすると，したツールを⽤いて，その状態に導きうる授業を設「正確な値が出なかったから」という理由を持って，計する．第⼆に授業を実施し，その授業の考察を通「標本の数は⼤きすぎても駄⽬」などと結論づける

して，第⼀に挙げた状態を達成しうることを⽰す．

⽣徒がいる．また，「奇数個で確認すると，0.5(真なる値)にならないから奇数個で確認するのは良くない」と正確な値が出るかどうかに着⽬している⽣徒

2. 開発したツール(1) 標本調査を理解している姿もいる．また⽣徒の実施した標本調査がたまたま想柴⽥(2023)では，標本調査を理解している姿とし定する範囲から外れたことによって，標本調査といて，以下の 5 点を⽰した

う⼿法について，「あまり信頼性は⾼くない，信⽤でアきない」と結論づける⽣徒もいたりするのが現状である．

標本調査によって⺟集団が推定できること，及びその限界を理解している．

イ

標本の⼤きさが⼤きくなると標本分布のばら

また，⼤⾕(2019)は⽇本の統計の授業においてシつきが⼩さくなること，またある程度まで標本

ミュレーションがほとんど利⽤されていないことをの⼤きさが⼤きくなると，ばらつきはあまり変指摘している．

わらないことを理解している

本研究では，上に⽰した問題意識に対して，⽣徒

ウ

標本分布が釣鐘型(正規分布)になることを理解している

がシミュレーションによって，標本調査を評価する
際に，真なる値に近いかどうかではなく，標本のちエ

無作為抽出の必要性と意味を理解している．

らばりなどから，統計的に評価出来るようにするな

オ

よい標本調査の特徴を元に，標本調査の結果を評価出来る．

ど，より豊かな標本調査の学習を⾏うことのできる
ICT ツールを作成し授業実践とその考察などを通し

これらは，鈴⽊ら(2019)の設定した標本調査におて問題を解決していくことを⽬的としている．これ

ける基礎的な概念や性質を元に，数学的意味からの― 50 ―

検討を経て，イの下線部と，オを加筆したものであ

表 2 候補者と割り当てた数

る．特にイの下線部は，標本調査の限界を⽰してい候補者割り当てた番号

るようで，逆にその有⽤性を⽰していることを指摘

杉尾秀哉

1〜433154

した．すなわち，標本調査は標本の⼤きさが⼤きい

松⼭三四六

433155〜809182

ほど信頼度が上がるが，その変化は⼩さくなってい⼿塚⼤輔

809183〜911405

き，ある程度の数で⺟集団を推定すれば良い(それ以秋⼭良治

911406〜943049

上増やしてもあまり信頼度が上がらない)ことを表

⽇⾼千穂

943050〜959695

す．標本調査が経済性と信頼度の両⽴を達成していサルサ岩淵

959696〜970673

る点で，標本調査の重要な特徴であると⾔える．
その上で，各候補者の名前が何回表⽰されている(2) ツールの要件

か，すなわち，出⼝調査で何⼈がその候補者に投票

ICT を活⽤したシミュレーションやそれによってしたかを数えるために，COUNTIF 関数を⽤いて，各作られる標本分布への考察が，先に⽰したア〜オの候補者の得票数とその割合を求めている．図 1 の⼀姿を実現するために必要となる．その際に利⽤する

番左の列がランダムに⽣成された数であるが，これツールが備えるべき要件を暫定的ではあるが，以下は「再計算」ボタンを押すことで新しい乱数を⽣成に定めた．

し，また違った標本調査した結果となる．

A

⽣徒が容易に扱うことができるB

⽣徒がシミュレーションすることができる

C

⽣徒が標本の⼤きさを変えながら，シミュレー
ションを複数回⾏うような操作を代わりに⾏
ってくれる

D

⽣徒が選んだいくつかの標本の⼤きさについて，⽐較し評価することができる
また，⽣徒の学習とは関係ないが，他の中学校の先⽣にも授業で使ってもらえるよう，E を加えてい

図 1 実際の Excel 画⾯

る．
E

図 1 の右下に設置されているボタンが標本調査を題材が変わっても容易な修正で活⽤できる

100 回繰り返し，各標本調査の標本平均を他のシートに記録していくボタンである．ボタンで実⾏する(3) ツールの具体

コードとその意味が表 2 である．

題材として選挙における出⼝調査を扱う．この理

図 1 の左の 2 列を増やしていけば，標本の⼤きさ

由は，⽣徒にとっても⾝近であり，中学校 3 年⽣のを変えることになる．これによって，標本の⼤きさ社会などでも扱われる点が挙げられる．元のデータ

を⽣徒が変えながら，その標本平均がどのようにばを変えれば，辞書の⾒出し語の推定や，混ぜられた

らつくかをシミュレートすることが出来る．また，

⿊⽟⽩⽟の数の推定にも応⽤可能な形でプログラム

標本の⼤きさを変えつつ，標本平均を箱ひげ図等にを組むため，プログラムを組む上で題材はあまり関表す(図 2)と，標本の⼤きさとその標本平均の散らば係ないとも⾔える．また，推定が複雑にならないよりを評価することになる．

うに，直近の令和 4 年参議院選挙で 1 ⼈選挙区であった⻑野県を取り上げた．
乱数を発⽣させ標本となった⼈どの候補者に投票したかをシミュレートするように関数を組み(表 1)，
各候補者の名前が何回表⽰されているか，各候補者の得票数とその割合を求めている．
― 51 ―

表 2 VBA のコードとその意味
コード

コードの意味

Sub 標本平均の記録()

マクロの名前を決める

Dim i As Longi を整数の変数として⽤いることを宣⾔

Dim n As Longn を整数の変数として⽤いることを宣⾔

Sheets("標本調査の記録").Select「標本調査の記録」のシートを選ぶ

Dim sht As Worksheet

sht をシートを表す変数として⽤いることを宣⾔

Dim r As Ranger を範囲を表す変数として⽤いることを宣⾔

Set sht = ActiveSheet

sht に今使っているシート「標本調査の記録」を代⼊

Set r = sht.UsedRanger に sht のシートの使われている範囲を代⼊n = r.Columns.Count + 1

n を r の列番号に 1 たしたものを代⼊For i = 1 To 100

i に 1 から 100 まで代⼊するループの始まり

Sheets("標本調査").Select「標本調査」シートを選択

Range("F2").Copy

F2 のセルをコピー

Sheets("標本調査の記録").Select「標本調査の記録」シートを選択

Cells(i, n).PasteSpecial xlPasteValues

i ⾏，n 列のセルにコピーしたセルの値を代⼊Next i

次の i へ（ここで乱数の再⽣成がなされる）

End Sub

マクロの終了ら，辞書の⾒出し語の推定や⿊⽟⽩⽟の個数の推定にも活⽤出来る．また標本平均を 100 回ではなく，
1000 回にしたければ，「For i = 1 To 100」の 100 の部
分を 1000 に変えればよい．また，1 位と 2 位の 2 ⼈のデータを記録したければ，ループ構⽂の中の 4 ⾏
⽬に「Cells(i, n).PasteSpecial xlPasteValues,
Transpose:=True」と下線部を書き加えれば良い．
なお，実際の得票数は 970673 票のうち，433154 票
が杉⼭⽒，376028 票が松⼭⽒となっており，その確率を元にすると，45％，39％を元に考えると，90％，
95％，99％のそれぞれの信頼度において，以下の通図 2 標本分布の箱ひげ図りになる(表 4)．
これまでに挙げてきた⽣徒の⾏う操作は，Excel のセルのコピー＆ペーストやボタンを押すこと，デー

0.39 + 1.64)

0.39(1 − 0.39)
0.45(1 − 1.45)< 0.45 − 1.64)
𝑛𝑛0.39 + 1.96)

0.39(1 − 0.39)
0.45(1 − 1.45)< 0.45 − 1.96)
𝑛𝑛

0.39 + 2.58)

0.39(1 − 0.39)
0.45(1 − 0.45)< 0.45 − 2.58)
𝑛𝑛

タを選択し箱ひげ図を作ることなどであり，特別な操作はしていないため，
要件 A も満たすと⾔えよう．
更に，コードはこのままでも，元の Excel のデータを変えれば，出⼝調査の問題から，他の推定にも活⽤出来る．また「For i = 1 To 100」の 100 の部分を1000 に変えれば標本調査を何回繰り返すかを変更することが出来る．更に，コードはこのままでも，
元の Excel のデータを変えれば，出⼝調査の問題か― 52 ―

表 4 信頼度と実際に必要な⼈数(2) 理解している姿が⾒られた場⾯標本調査を理解している姿(柴⽥，2023)に該当す

信頼度(％)

必要な⼈数(⼈)

90726

る姿を授業における発⾔から取り上げる．

95

1036

ア

99

1795

標本調査によって⺟集団が推定できること，及びその限界を理解している．

「ゼロ(1 回も結果が変わらない)を作り出せるのが，⻘がオレンジにまけた数がゼロなんが，とりあえず

3. 授業の概要と考察

1500 らしいんですね。⼟⽥さんとやったんですけど。

(1) 授業の概要
授業は，2023 年 11 ⽉ 16 ⽇，17 ⽇，20 ⽇に，国でもまあ正直、そこは運なのでどこまで，でなんか？
⼀回失敗するだけなら別にいいかみたいな。許容の⽴⼤学附属中学校の 3 年⽣を対象に実施した．
1 時間⽬に，マクロの組まれていない標本調査の仕⽅で変わっちゃって．」( )内は筆者加筆

シミュレーションを⾏い，標本サイズが⼤きいと正「いや，何か，その，今私たちは，1500 だと，⼤体確な値に近づきそうであることを確認した．具体的

変わんなかったんだけど，なんか，この 1 回の 1500には，図 1 の AB 列の数を増やしたり，減らしたりをやっただけじゃ分からないから，本当に 0 って⾔しながら，F 列の得票率を，再計算させることで，ったら，マジでもう全員になっちゃう．」

どのような傾向にあるのかを考えた．そこでは，上位の 2 ⼈に着⽬し，2000 くらいからほぼ負けない，

イ

標本の⼤きさが⼤きくなると標本分布のばら1000 くらいで何回かまけるといった感覚的なもの

つきが⼩さくなること，またある程度まで標本から，○回中△回といった統計的確率による評価がの⼤きさが⼤きくなると，ばらつきはあまり変でた．また，1500 ⼈だとたまに⼊れ替わるから，駄わらないことを理解している⽬だという⽣徒と，それは必要な誤差だと⾔う⽣徒「まあなんか，10 ⼈のとき，正答率 58%で 500 ⼈のがいた(図 3)．

ときで，89％で，あの 1000 いった時にはなんか 5％，

⼀⽅で，再計算実⾏ボタンを押すことによって得

あ，98％ですね．だから，まぁ，(図 6 のように，⼈票率はどんどん変化していくため，「何回標本調査を数と信頼度は変化していく．)」( )内は筆者加筆

シミュレーションして，何回，誰が 1 番だったのか」という点が記録として残していない⽣徒が多かった．
2 時間⽬は，前時の振り返りをした上で，何⼈に聞けば良いのか，を本時の課題とすることを確認した．その上で，前時で記録を取っていない⼈が多かった点を指摘し，記録が取れるように，マクロの組
まれた Excel ファイルをダウンロードし，探究を始
図 6 信頼度とコスト（⼈数）めた．その後，何⼈に聞けば良いかをどのように調べるかを共有した(図 4)．
3 時間⽬は，前時の確認をしつつ，何⼈に聞いた

ウ

している

ときに，杉尾⽒がトップとなる確率をまとめ，また3 時間⽬の授業データが破損していたため，確認

そのデータをヒストグラムや箱ひげ図に表すことを通して，標本のサイズを変えることで，どのように標本分布が釣鐘型(正規分布)になることを理解出来なかった．

信頼度が上がっていくかを確認し，必要な信頼度に合わせて，聞く⼈数を変えればよいことを結論とし

エ

無作為抽出の必要性と意味を理解している．

今回使ったツールは，ランダムに数を⽣成するた

た(図 5)．

め，無作為である必要性やその意味については触れることが出来なかった．
― 53 ―

図 3 1 時間⽬の板書

図 4 2 時間⽬の板書

図 5 3 時間⽬の板書
オ

よい標本調査の特徴を元に，標本調査の結果を評価
出来る．

(3) 考察このツールを⽤いた場合に⽣徒が以下のような活動「S 10％ぐらいだと何⼈ぐらい必要と思う？

を⾏っていくことを想定して，設計した．

A 10%でいいな。

何度も再計算を⾏ったり，標本の⼤きさを⼤きくした

S どうですか？調べた⼈いる？

りしながら，ある程度の標本の⼤きさであれば，その平XX 三桁

均は⼤きく変わることはなく，値が推定出来そうなこと，

S 3 桁で⾏ける？10%で良ければ， 3 桁で良いと」逆に数を増やしたとしても，真の値が求まる訳ではない
ことから，標本調査の意味と⼿法の必要性(ア)を理解す
ることにつながる．

― 54 ―

標本の⼤きさを⼤きくしながら，マクロを使⽤して標引⽤・参考⽂献

本平均の様⼦を箱ひげ図などに表していくことで，標本⽂部科学省（2017）．学習指導要領解説数学編．⽇本⽂の⼤きさが⼤きくなれば，そのちらばりが⼩さくなるが，
⼀⽅で，どんどん⼤きくしていっても次第にそのちらば

教出版．
⻑野県選挙管理委員会（2022）．参議院⻑野県選出議員

りが減っていく様⼦(イ)が緩やかになることを理解出来

選挙開票状況．

る．また，標本平均をヒストグラムにすることで，正規

https://www.pref.nagano.lg.jp/senkan/san2022/documents/07

分布になること(ウ)を確認出来る．エについては無作為

kaisenkekka.pdf （2023.7.20 参照）

抽出を前提としてシミュレーションを⾏っているので，

⼤⾕洋貴（2019）．統計的モデル化研究から⾒た統計的

このツールを⽤いてでは困難である．オについては，複探究指導の⽅向性．⽇本数学教育学会．春期研究⼤会論

数回の標本調査の結果を元に，それらがあまりちらばら

⽂集．7，53-60

ない，すなわち，その辺りに真なる値もありそうだ，き鈴⽊康志・関富美雄・⼭本恵悟・國宗進（2019）．標本っとあるのではないか，と真の値と⽐較せずとも，良い調査における基本的概念の理解とその授業化．⽇本科学

標本調査であったと結論づけることが出来るであろう．

教育学会年会論⽂集．43，333-336．

しかしながら，授業を実践してみると，ウやオは，⽣https://doi.org/10.14935/jssep.43.0_333

徒たちの多くが誰が勝つかに着⽬しており，各標本サイ

柴⽥翔(2023)．標本調査の結果を評価するためのツーズにおける，得票率がどのようにちらばっているかよりル開発―Excel マクロの可能性―．⽇本数学教育学会．秋

も，何回，あるいは何％の確率で，結果と異なる標本調期研究⼤会発表集録．56，381-384

査になるかに着⽬している点で，課題が残る．
それ以外の点については，概ね，⽣徒たちの活動の中で，標本調査について理解していく姿が確認された．

参考資料
開発した Excel ファイルのダウンロード URL
https://www2.u-gakugei.ac.jp/~gkoganei/SSmacro.xlsm

4. 終わりに本研究では，「⽣徒にこんな理解をしてほしい」という姿を規定し，
それを達成するために，
VBA を⽤いて Excelのマクロを作った．また，その実践を通して，探究の中で，⽣徒の標本調査を理解している姿を⾒出した．今回の報告では，特に全体共有の場で発⾔されたものに焦点を当てているが，個々の解決過程について分析していく
ことが，⽣徒の標本調査の理解の様相や，それに⾄る過程を明らかにしていくためには，必要である．
また，ツール開発においては，ループ構⽂や，セルや⾏の指定⽅法など，知らなくては書けないことが多いが，⼀定の⼿続きだけでよいのであれば，「マクロの記録」によって，その⼿続きを繰り返させることは容易であり，今回のツールと同様にボタンを押せば，簡単に⼿続きを⾃動化することができる．GIGA 機が⽣徒たちの⼿元にはあるのに，Excel ではかゆい所に⼿が届かないという際に，使い慣れた Excel に⼀⼯夫を加えることで，今回のようなツールを開発することが出来，より良い統計の学習を⾏うことが出来る可能性がある．

― 55 ―

統計を活かす探究活動に向けたデータの扱いの指導について

立命館宇治中学校・高等学校

数学科

稲葉芳成

〒611-0031 京都府宇治市広野町八軒屋谷 33-1
Email : inava.y2011@gmail.com

１．はじめに数・数学科の教育内容にカテゴライズされるものでは

本稿は 2023 年 9 月に日本科学教育学会にて筆者が発ないだろう。

表した，「高校生に対するデータの見方・扱い方につ2016 年の文部科学省教育課程部会，算数・数学ワー

いての授業の一例」の内容に，その後の授業実践の内

キンググループ（第 6 回）の配付資料 6 では高等学

容を踏まえ加筆した実践レポートである。

校の統計教育の充実のたたき台として数学科では「統学習指導要領の改定に伴う統計教育の充実をはじめ，計を活用するための基本的な知識や技能，考え方を育ここ数年来の統計教育やデータサイエンス教育の実践む」として，情報科では「統計を活用して問題解決すの急速な進展，探究活動への活用の動きを好ましく捉る力を育む」としている。2 つの教科が相互に補完しえた上で，教科書的な理想の世界と探究活動という現ながら統計の活用を目指そうというものである。

実社会の世界を繋ぐ観点の必要性を感じる。比較的新

このようは位置づけから統計教育が探究学習や活動にしい社会的な話題でも，データの改竄を含む不正によ

繋がることは自然な流れとなるが，この過程においり，一部型式指定の取り消しという重い処分を含む事て，理想化された教科書のデータの世界から，現実の態に陥っている大手自動車会社の例も含めて，現実のデータの世界のギャップが生じる。教科書では１行で世界では，官・⺠・個⼈を問わずデータ不正が後を絶扱われる，「無作為に抽出された大きさ〇〇の標本」

たない。

というフレーズひとつをとっても，現実の世界で実現

教室での統計教育やデータサイエンスの実際においすることは容易でない。統計を探究活動に活かす上て，題材はあくまでも教科書やその周辺であり，そこで，その心構えとして倫理的な側面の指導の必要性をに登場するデータは予め準備されていたり，理想化さ感じた。教材として，米国統計協会「統計業務の倫理れた状況で，それらのデータの処理のための理論的背ガイドライン：原題“Ethical Guidelines for Statistical

景やその手続きの仕方を学ぶ。一方で，教室の内外をPractice”」と，本邦の統計関連学会連合「統計家の問わず現実の世界の事象をデータとして扱う場合に行動基準」を用いた。授業では「①データや統計的なは，そこに様々なノイズやバイアスが含まれるだろ根拠に基づく主張に対して慎重，あるいはクリティカう。

ルな態度をとるための意識を高めること，②データや探究活動における統計処理は，身の回りに生じている

統計的な情報にかかわり，官・⺠・個⼈を問わず不正

何らかの事象について，推測したり，判断するというが生じている実態を知ることや，身の回りに見られる行為に繋がることから，正しいデータを集め，正しい

データや統計的な情報には信頼性の疑わしいものが多処置を行い，適切な判断を下すことが必要である。

く見られる実態を知ること，③信頼性を毀損したデー

データの改竄などを含む統計活動上の不正が引き起こ

タや統計的な情報が発信されることが，悪意や善意にされるには，意図的なものの他にも，意図せず無知や関わらず生じていること，そして知識不足・認識不足

未熟さによるものや，誤認やミスにも依る。したがっやミスなどによっても生じうることから，データに係て，不正を許さないという倫理的な意識の涵養は勿論わる際のあるべき態度を考えること．」をねらいとしのこと，データを扱う一連の過程において常に意識的た。その詳細は先の発表の内容に譲るが，高校３年生に誤りやミスが無いかを点検する姿勢が求められる。

を対象とした学校設定科目「統計学」の年度当初の授業での実践を踏まえ，実際に生徒たちがその後のレポ

２．データを真正に扱うためにート課題に取り組む際にどのような態度をとるかにも一方で，このような倫理的な内容や，心構えについて興味があった。指導する側としても統計教育の中で倫の教育は，これまで統計教育が多く扱われてきた算理的な側面に触れることは稀で，経験的にも未熟さを― 56 ―

感じる中での実践となったことからその成果は端緒的ねらいであった。ここに記された内容をいくつかあげ

であった。

る。

見される状況であった。また，生徒の認識に起因する・桁数が多いため計算間違いをしないよう注意を払った。
・（収集する）データがばらつくように男女問わず聞いた・標本をある部活に限定してしまうと，それぞれの活動の特性で身⻑が偏ってしまうと考えたので標本をクラスにすることでばらつきがないようにした。また 9・10 組以外の7 ⼈は 4.5.6.7.8.11.12 組の各クラスから１⼈ずつ聞いた。
・データが偏らないように収集する際に気をつけるようにしました・シンプルな質問にして検定した。
・（車の観察において）追い抜かしたり，追い抜かれたりした車を 2 回以上カウントしないようにした。
・正しくデータの収集を行うことができるようにカウンターを用いて計測し，また計算にも誤りがないようにチェックを行った。
・データの値をうまく統計の検定の式の計算に当てはめる
ことに気を付けた。
・データの公平さを保つために，国名が書かれたリスト表
から無作為抽出した。データに誤りがないように慎重に調査を行った。
・データの桁数が大きく，手計算や電卓を使用して計算す
ると計算ミスをしてしまう可能性が高いため，平均や不偏分散を求めるときは，エクセルを用いて計算ミスをしないよう心掛けた。
・今回データの収集をするにあたって 2 つの部分に気をつけた。一つ目にサンプルを多くするために駅の階段に当たる部分の号車を選んだ。2 つ目に時間帯を同じにしないよ
うにした。平日では多くの⼈が毎日同じ時間の現車に乗るため収集するデータを行きと帰りにした。
・都合の良いデータが出るような操作をしないようにした。
・データ収集の際に，自分の好きなものがたくさん入っているものを選ばずに，無造作に商品を選ぶことに気をつけた。

ものも見られた。ひとつは，普通自動車と軽自動車の内容として不十分なところも見られたが，生徒が自分比率を調査したものでは，レポート発表時に質問したなりに正確さを期して課題に取り組んだ様子が見られところ，普通か軽かを見分けたポイントは「ナンバーた。また，このような認識の下で取り組まれたレポー

プレートの色」という回答であった。現在は軽自動車

トにもいくつかの単純ミスが散見される状況は解消さの中にも白色のものが混在していることを知らなかっ

れず，効果の定量的な評価もできていない。しかしなた様子で，データが不正確になった可能性は否定でき

がら，わずかな声掛けレベルの取り組みを通して，こない。またその原因は悪意のあるものでもない。まのような実践を経る中で，統計の実践における正しい

た，街を行く訪日客と日本⼈の比率を調べたもので態度が涵養されることを願うものであった。

３．授業での実際の取り扱い
4 月当初に統計を実践的に扱う上での倫理的な側面について扱い，その後の授業を進めた。その直接的な実践は平常の授業の中で試されることは難しく，意識することができたのは夏期休暇におけるレポート課題と，年度の終わりに課したレポートの機会であった。
統計学の基礎を学習する上では，与えられた状況設定
は，無作為に抽出された標本であったり，何らかの形式で与えられるデータを基とするものである。そのよ
うな場合に倫理的な面で留意しなければならないことを意識されることは難しい。統計学の授業では，様々な実験を採り入れているが，サイコロを振る，設定されたタイムでストップウォッチを止める，紙ヘリコプ
タの落下時間を測るなどの過程で，できるだけ自然か
つ正確に観測や測定をすることなどを呼びかけることはできても，それらが実際に達成できたかどうかを見極めることは難しい。
夏期休暇に課したレポートのテーマは「データを収集して推定を行う」であった。身の回りの事柄を対象にして観測や測定によってデータを収集する。無作為に抽出することの難しさは事前にも説明していたが，提出されたレポートでは，計算ミスなどの単純ミスも散は，その見分けは単なる「みかけ」というものであった。持ち物や衣服などを含めておよその見当はついたということであったが，データの正確性という点では疑わしい。指導上の課題認識を深めるものであった。
この経験を踏まえて，年度の終わりに課したレポート
では，あらかじめ「統計倫理の学習を踏まえて，デー
タ収集やデータの処理で気をつけたところ」をレポー
ト項目として提示した。これにより，生徒は課題を遂行する上でのデザイン上に，正確にデータ収集を行う
ことや，適切なデータ処理を心がけるであろうという付記本研究の一部は JSPS 科研費 JP23H05031 の助成を受けている．
文献
・稲葉芳成「高校生に対するデータの見方・扱い方についての授業の一例 −統計活用の場における倫理的側面にも着目して−」2023 年度日本科学教育学会年会論文集
・米国統計協会「統計業務の倫理ガイドライン」2018，
2022，原題：“Ethical Guidelines for Statistical Practice”,
American Statistical Association, 2018,2022,
・統計関連学会連合「統計家の行動基準」2017
・佐藤恵子他「統計家の行動基準の策定 背景と今後の課題」，計量生物学，Vol. 35, No. 1, 37–53 (2014)― 57 ―

同一教材を３年間継続して統計的に探究する授業デザインの創造と実践
高野 貴亜紀宇都宮大学共同教育学部附属中学校
1024taka@cc.utsunomiya-u.ac.jp

1 本稿の意図

3 課題の克服に向けた方策の設定

中学校学習指導要領解説数学編 文部科学省，2017）で

本研究では，2 で挙げた 4 つの課題の克服に向けて次は， データの活用」領域の指導の意義を次のように述べのように方策を設定した．

ている．

方策 1 教材と当事者感覚の課題 課題 1）を解決するた①日常生活においては，不確定な事象についてデータにめに，問いかけなどを工夫して教材を導入し，学習者が基づいて判断する場面が多いので，目的に応じてデータ

当事者意識をもって問題を設定して実験を行い，得られを収集して処理し，その傾向を読み取って判断することた実データを分析して判断できる学習材を用いる．

が有用であること．

方策 2 アプリの一般性の課題 課題 2）を解決するため②よりよい解決や結論を見いだすに当たって，データにに，データ処理アプリとして広く認知されている基づいた判断や主張を批判的に考察することが有用でMicrosoft Excel をデータ処理アプリとして使用する．

あること．

方策 3 統計的な問題解決能力の課題 課題 3）を解決す

本稿では，これら①，②の意義 降 ，意義①，意義②

るために，PPDAC に必要な見方・考え方を学習者が活と呼ぶ）を踏まえ，同一教材を 3 年間継続して統計的に用できる状態に変容していくための 3 年間を通した計探究する授業デザインの創造と実践の一部を報告する．

画を作成し，各学年の データの活用」領域で継続して変容支援を行う．
方策 4 継続性・発展性のある授業デザイン開発の課題

2 問題の所在課題 4）を解決するために，3 年間継続して発展的・本研究では，意義①，意義②を達成するために克服が望まれる課題を次の 4 点に整理した．

批判的に考察し続ける教材の選定と授業デザインを開意義①を達成するための現場に内在している課題

発する．

課題 1 教材と学習者における関連性が薄いことで，学習者によっては当事者意識が高まりきらずに授業が進

4 データサイエンスとの関連
データサイエンスの目的の 1 つには，身の回りの現象

んでいる課題 教材と当事者感覚の課題）．
課題 2 授業で使用するデータ処理アプリが特殊で，日や事象をデータ化し，その傾向を解釈して，現実に再度常生活で使用されず，生涯を通じてアプリを用いてデフィードバックし，データ活用の価値の創出に結びつけータを処理してこうとする態度及びスキルが育ちにくることがある 渡辺，2024）．本研究では，データサイエ

い問題 アプリの一般性の課題）．

ンスに関する素養を培うために，次の態度を育成する．

課題 3 主体的にデータを用いて問題を解決する統計的な問題解決である，問題，計画，データ整理・分析，結・PPDAC を自ら用いて問題を解決する態度．
・同一教材を 3 年間通して発展的・批判的に考察し，学論 降下，PPDAC と呼ぶ）に必要な見方・考え方が，びを得ながらよりよく解決していく態度．

学習者に定着していないことで，主体的な解決の方略
を学習者が自らデザインしたくても上手くできない課

5 課題 1・2・4 を解決する教材と教具の設定

題 統計的な問題解決能力の課題）．

(1)教材の設定
教材は課題 1，課題 2 を解決するために，実験から得た意義②を達成するための現場に内在している問題
課題 4． 複数年かけて同一学習を発展的・批判的に考察

実データを扱い，3 年間継続して発展的・批判的に考察がする学習活動を念頭に入れた授業デザインの先行例をでき，かつ，書籍等で紹介され汎用性が期待できる 1 分

見つけることが困難な課題 発展性・継続性のある授間を感覚で計測する教材 降下，
1 分間チャレンジと呼ぶ）

業デザイン開発の課題）．

を設定した．

― 58 ―

(2)教具の設定

振り返り，教師主導で学び直しや修正を行う段階．

収集したデータを記録するアプリとして Google スプ

段階 8 PPDAC 活用の自立度がさらに高まる．
必要に応じて教師のサポートを受けながら，PPDAC を

レッドシート，データをグラフにするためのアプリとして Microsoft Excel を用いることにした．また，思考をビ

項目毎に一人で整理していけるようになる段階．

ジュアライゼーションするアプリとしてロイロノートを段階 9 自律的に PPDAC を活用する．
PPDAC のよさを認識しながら自律的に活用して，日常用いることとした．

の問題を解決する見方の1つとして自覚できている段階．
6 課題 3 を解決する PPDAC 習得ステップの設定
本研究では，4 で挙げた育成したい PPDAC に関する態
度の到達目標を，学習者が PPDAC を生涯に通じて意識

7 各学年の単元デザイン(1)第 1 学年の単元デザイン(14 時間設計)

的有能な状態で主体的に用いている姿とした．
3 年間を通学習内容及び PPDAC を認識して自ら用いようとする

して学習者が目指す姿に変容していけるように，成長の態度の育成と，ICT を用いてデータを分析する態度の育道筋を 9 つの段階に分けて設定し，段階を達成できるよ

成をどの授業で行ったかを示す．

う支援することとした．

時(1)第１学年：PPDAC に出会う1

学習内容
小学校の統計学習を振り返る

PPDAC/ICT
段階 1

PPDAC に出会う

段階 1 無意識的無能から意識的無能へ変容する．
これまでのデータを活用した課題解決の授業を振り返り，どのような手順によって課題を解決してきたかにつ学ぶ目的とロードマップを知る

2

1 分間チャレンジ問題の導入
・問題を整理する(P)いて未整理な状態であることに気づく段階．

・計画を立案する(P)段階 2 意識的無能から意識的有能へ変容する．

・データを収集する(D)れ 1 つずつに分解して，教師主導のサポートを受けながら，なんとなく整理していく段階．

3
4

Excel

データ分析(A)と判断(C)演習・PPPDAC に整理する

段階 2

・範囲と階級の幅で分析判断する

Excel

・ふた山の散らばりの特徴

教師主導のサポートを受けながら統計的な問題を5用した問題解決のよさについて認識する段階．
(2)第 2 学年：サポートを受け PPADAC を活用する

分析力向上の学習①
・範囲と階級の幅

段階 3 積極的サポートを受け PPDAC を活用する．

PPDAC で整理しながら解決するとともに，PPDAC を活

スプレッド

目標 分析力を高めよう」設定

統計的な問題解決の見方として PPDAC を認識し，問題(P)，計画(P)，データ整理(D)・分析(A)，結論(C)それぞ

段階 2

6

段階 4 意識的有能だったことを想起する．

中間レポート作成
・PPDAC にまとめて考察する

段階 2

・範囲と階級の幅による分析

Excel

分析力向上の学習②
・散らばりと代表値

PPDAC の構造や用いることよさを前年度の学習から・平均値と中央値を選ぶよさ

7

振り返り，教師主導で学び直しや修正を行う段階．

分析力向上の学習③
・相対度数/起こりやすさ

段階 5 PPDAC 活用の自立度が高まる．
教師の消極的なサポートを受けながら，PPDAC を項目

8

中間レポート作成②
・PPDAC にまとめて考察毎に一人で整理していけるようになっていく段階．

段階 2
段階 2

・相対度数による分析

段階 6 消極的サポートを受け PPDAC を活用する．

9・累積度数/累積相対度数

教師の消極的なサポートを受けながら PPDAC を活用
し，PPDAC を用いて問題を解決するよさについて再起認識できている段階．

分析力向上の学習④10
11

PPDAC を用いた問題解決演習

段階 2

・分析の視点を多面的に用いる・批判的に考察する(3)第 3 学年：PPDAC のよさを認識し自律的に活用する

12
13

段階 7 意識的有能だったことを想起する．
PPDAC の構造と用いることよさを前年度の学習から― 59 ―

1 分間チャレンジ問題の解決①

段階 3

・主体的な問題解決

スプレッド

・よりより判断のための課題

Excel

14

評価レポートの作成

段階 3

・標本の大きさ・PPDAC にまとめて考察

Excel

・母集団を推定する・PPDAC を用いるよさ

ロイロ

5

分析力向上の学習③
・知識及び技能の習熟演習

6(2)第 2 学年の単元デザイン(7 時間設計)

時
1

学習内容
未解決の回数問題を認識する

ロイロ

PPDAC で課題

段階 4

7
8
9

箱ひげ図に出会う

2

分析力向上の学習①10・図の意味理解個別探求
・探求したい問題を見つける

段階 8

・PPDAC で解決方略を整理する

段階 9

・問題を主体的に解決する

Excel

・レポートを作成する

ロイロ

3 年間の統計の学びを振り返り，
統段階 9計の問題解決の方法として統合す・必要性と適応範囲

3

段階 7

・ふた山型から標本を抽出する

PPDAC/ICT

1 分間チャレンジを振り返る

標本調査の分析力向上④る

分析力向上の学習②
・四分位数/四分位範囲

4

・外れ値

8 授業の実際と今後の予定

分析力向上の学習③(1) 第 1 学年 令和 4 年 5 月実施

・知識及び技能の習熟演習

5(2) 第 2 学年 令和 2 年予備実施 令和 5 年 10 月実施

箱ひげ図の活用段階 5・回数問題を解決する

スプレッド

中間レポートの作成

Excel
ロイロ

6
7

(3) 第 3 学年 令和 3 年予備実施 令和 6 年 5 月予定
同一教材を継続考察する授業デザイン創造について研究を開始するにあたり，予備研究を令和 2 年から令和 3
年の 2 年間，同一学年の第 2 学年から第 3 学年にかけて

1 分間チャレンジの再考察

段階 5

レポート作成段階 6実施した．その中で，第 2 学年から第 3 学年にかけて同・ヒストグラムのよさと問題点

スプレッド

一教材を継続して考察する授業デザイン実現の示唆が得

・箱ひげ図のよさと問題点

Excel

られた．本研究は令和 4 年より本実施し，令和 5 年．10

・ヒストグラムと箱ひげ図を組み

ロイロ

月現在，第 1 学年から第 2 学年にかけ，同一教材を継続合わせて使うことのよさ考察する授業デザインを創造できた．令和 6 年度は同一・PPDAC を用いるよさ

教材を 3 年間継続考察する授業デザインとして成果をまとめる予定である．発表当日は，令和 4 年から実施した，(3)第 3 学年の単元デザイン(10 時間)

時

学習内容

1

1 分間チャレンジの初期条件を振PPDAC/ICT
段階 7

同一教材を第 1 学年から第 2 学年の 2 年間継続考察した
際の，PPDAC を自ら用いて問題を解決する態度や，発展

り返り発展問題を設定する的・批判的に考察し，学びを得ながらよりよく解決して・発展問題 全国中学生からデーいく態度の変容の実際とその手立てについて紹介する．

タを集める方法とは何か」
・標本調査に出会う

引用・参考文献

分析力向上の学習①

片桐重男 2004）．数学的な考え方の具体化と指導．明治・無作為に抽出する

2

標本調査のよさを理解する

3
4

1 分間チャレンジのデータを振り

図書．
文部科学省 2017）．中学校学習指導要領 平成 29 年告段階 7

返り標本調査だったことに気づい示）解説数学編．日本文教出版．
宇都宮大学共同教育学部・宇都宮大学共同教育学部附属て発展問題を設定する
・発展問題 データがいくつまで
なら全数調査と同じような散ら

学校園 2023）．2023 令和 5）年度連携研究プロジェ
Excel

クト研究概要集．
渡辺美智子 2024）． データ活用」領域の学びに期待すること―データサイエンスの視点から―．新しい算数研

ばりになるのか」

究，632，4-9．

分析力向上の学習②― 60 ―

データサイエンス基礎－ 仮想データを利用したヒストグラムの授業実践事例 －中時

貴弘・神戸大学附属中等教育学校

兵庫県神戸市東灘区住吉山手 5-11-1,078-811-0232,
nakatoki_t@people.kobe-u.ac.jp

１．はじめに(a) 釣鐘型(b) 右歪み型(c) 二山型(d) 高原型

平成 29 年告示の中学校学習指導要領解説数学編の中に「目的に応じてデータを収集し,ヒストグラムや相対度数などを用いて,そのデータの分布の傾向を読み取り,批判的に考察し判断することができるようにする.
指導に当たっては,日常生活を題材とした問題などを取り上げ,それを解決するために計画を立て,必要なデータを収集し,コンピュータなどを利用してヒストグ
ラムなどを作成したり相対度数などを求めたりしてデータの傾向を捉え,その結果を基に批判的に考察し判断するという一連の活動を経験できるようにすること(e) 離れ小島型が重要である.」とある.
このことを踏まえ, 本稿では第１学年の「データの活用」で学習するヒストグラムについて, ＰＰＤＡＣの探究サイクル（Wild & Pfannkuch,1999）に基づいた授業実践事例を紹介する.

図２

種々のヒストグラム(a)釣鐘型は,分布の中心付近が最も高くなり,両端に向けて左右対称に減少している.所得金額は右に裾を引くデータで(b)右歪み型になる.平均の異なる２つのデータが混在する場合は(c)二山型になり,３つ以上の場合は(d)高原型になる.外れ値が出る場合は,(e)離れ小島型になる.ヒストグラムによる分析は,２つ以上の分布を比較するものが主で,度数折れ線を重ねたり,
図１

箱ひげ図を比べたり,相対度数をするものが多い.

ＰＰＤＡＣの探究サイクル

一方で ,１つの分布を理解するという視点 は乏し
２．ヒストグラムと分析の視点

い.(a)釣鐘型はデータのほとんどが中央に位置してお

一般に,ヒストグラムからデータの中心やばらつき
具合,右や左に歪んでいるかどうか,外れ値の有無など

り(平均値≒中央値≒最頻値),その集団の傾向をつかむことができるという点で重要な分布といえる.

を調べることができる. また,階級の幅のとり方によ(c)二山型,(d)高原型のときは,原因にあたる項目でって形状は異なるので,目的に応じて複数のヒストグ分類し直してみる.(e)離れ小島型のときは,原因が特ラムをつくることも必要になる.

定できた外れ値を異常値と判断して除外してみる.ここのようにして描かれるヒストグラムの形状はいく
つか考えられ,次の(a)～(e)は代表的なものである.

のようにして再びヒストグラムを描くと,(a)釣鐘型を見つけることができるようになる.

― 61 ―

３．単元の設計(1) 単元の構想＊データセットの詳細は当日お示しします.

Ｐ(Problem)を「テーマパークＫＵＳＳは,来場者数,
年間パスポート取得者数が増加しているものの,売上高(収入の合計)が伸び悩んでいる.売上高を大きくするために何をするべきか.」とし, Ｐ(Plan) ではテー
マパークＫＵＳＳ来場者の特徴を(a)釣鐘型を見つけることで分析する.Ｄ(Data)は,３カ年の仮想データセット(カードでデータ収集,カードの所有者は１家庭１人)➀ 1052 件,➁ ➀のうちの 20 件を準備して,配布する.
前半は分析例を提示しながら,➁ 20 件で課題解決に向けたＰＰＤＡＣの探究サイクルを学ぶ.後半はこのことを踏まえて,➀ 1052 件で個人の探究活動を行う.
(2) 単元の展開 ＊授業プリント,レポート課題は当日お示しします.
時

主な活動 ＊適宜,Excel の演習を行う.

1次

Ａ(Analysis)[一斉授業]

Ｄ(Data)図３

生徒のレポートより一部抜粋

・来場者の特徴を,性別,年齢からほとんどの生徒が釣鐘型を見つけられずに苦戦して

読み取る.
2次

Ａ(Analysis)～

Ｃ(Conclusions)[一斉授業]

5次

・レストラン利用金額について➁

おり,データ分析の難しさを実感することができた.
中には,図３のレポートのように,40 歳以下の親子について,特徴を的確に捉えることができているものがあった.課題解決の方策も根拠をもとによく考えられ分析する.

ているが,子どもに人気のメニューを充実させると,売6次Ａ(Analysis)～

Ｃ(Conclusions) [個人活動]

9次・利用金額について分析する.

上高を大きくすることができるのかはわからない.
➀

今回の分析では,利用金額が多い集団を見つけ,その特徴に合ったＰＲをすることで売上高を大きくするこ＊レポートの作成を行う.

とを期待していたが,推測で書いたものが散見された.
４．レポートとその分析
５．おわりにレポートの評価基準と内訳は次の通りである:
評価

評価基準

人数

より大きな釣鐘型のヒストグラムをＡ

見つけることができ,構成している人たちの特徴を的確に捉え,課題解決の24

を捉え,課題解決の方策を考えること

ＡＣの探究サイクルを行っている姿が見られた.釣鐘型を見つけることは,楽しさに変わっていたようたが,分析からわかることを十分に押さえきれなかった.

釣鐘型のヒストグラムを見つけることができ,構成している人たちの特徴に個人の探究活動を行ったが,Ａ,Ｂ評価の生徒の中に,自ら進んでＰ(Problem)を立て２週目,３週目とＰＰＤ方策を考えることができている.

Ｂ

本実践では,Ａ(Analysis),Ｃ(Conclusions)を中心

59

６．参考文献[1] 文部科学省.中学校学習指導要領解説数学編

ができている.

(平成 29 年告示)

分布を見つけることはできていないＣが,課題解決の方策を考えることがで[2] C.J. Wild and M. Pfannkuch. Statistical
20

Thinking in Empirical Enquiry. International

きている.
Ｄ

レポートが未提出である.

Statistical Review (1999), 67,3, 223-265.
18[3] 稲葉太一.数理統計学入門.日科技連,2016― 62 ―

DS 教育の現状と課題を踏まえた中高生向け DS コンテストの役割と在り方
神戸大学附属中等教育学校1数学科教諭
神戸大学数理・データサイエンスセンター2客員研究員
林 兵馬(h-hayashi@people.kobe-u.ac.jp)

１．はじめにられるが、これらを両方満たした教材は少ない。加

神戸大学数理・データサイエンスセンター(以下えて、教育現場は実際のデータやオープンデータを

CMDS）は、中学生および高校生を対象にデータサ用いる実案件主義を求められているが、これらのデイエンスコンテスト(以下 DS コンテスト)を主催しータは中高生にとって扱いが難しく、また NDA 契ており、これはデータサイエンスおよび AI 教育に約など、必要なデータを得るためのハードルが高いおける同大学の取り組みをアピールし、中高生およという問題がある。

び教育関係者に向けた統計教育の指導力向上を目的としている。

日本における統計・データサイエンス教育は、中高生向けの専門指導者不足と自主学習の機会制限に

第 1 回から第 3 回まで毎年 200 人以上の中高生がより、質の向上と普及が課題となっている。これを参加しており、生徒は自らの知識と技術を活かして克服するため、実践的な問題セットとデータセット

実案件に近い模擬課題に挑戦し、データサイエンスの提供が重要である。実際のデータ分析を通じて、におけるプロセスである、PPDAC、CRISP-DM、

学生はデータサイエンスの手法を学び、問題解決能

DMAIC などを実体験することができる。

力を養うことが可能となる。教育現場での適切なデDS コンテストは全ての参加生徒が同一のデータとテーマを扱い、Kaggle などのコンペティションにータセットの導入は、生徒の理解を深め、教育の質を向上させるために不可欠である。

近く、中高生が参加できる他の多くの自由研究的なコンテストとは異なる。また DS コンテストでは生

３． DS コンテストの方針

徒は指定されたテーマに即した問題を自ら設定し、参加チームが主体となってデータサイエンスの体

データ分析を行い、その分析結果に基づいて解決策

験を深めることに重点を置いている。このコンテスを立案することが求められる。

トでは、リアルに近い模擬案件に取り組むことで、参加者が自ら課題を設定し、データ分析を行い、課２．実施背景題解決策を立案する一連のプロセスを体験すること

日本における統計および DS 教育は、いくつかの問題点に直面しており、その現状に一石を投じるた
めに DS コンテストの開催に至った。

を目指す。
さらに、全ての参加チームが共通のデータセットと模擬案件に取り組むことで、審査の基準が明確と

まず、データサイエンス教育には理論と実践の統なり、公平性を担保している。これにより、チーム合が重要であるにも関わらず、これを支える適切な間の比較が容易になり、他チームの分析や発表から教材が不足している。例えば、仮説検定を教える場

新たな気づきを得ることが可能になる。

合、理論的な知識（手法の比較、p 値、検定統計量など）と実際にデータを分析する実践が必要と考え1

https://www.edu.kobe-u.ac.jp/kuss-top/2

http://www.cmds.kobe-u.ac.jp/index.html― 63 ―

４．DS コンテストの手ごたえと今後の方針
DS コンテストの参加生徒に統計とデータサイエ
ンスに対する興味を促す重要な機会を提供している。このイベントは、生徒が実際にデータサイエン
スを学び、進学を志すきっかけとなっている。DSコンテストでは、高度な専門知識を必要とせず、生徒にとって身近なテーマが採用されている。これにより、「テーマがイメージしやすく、分析に集中できた」という参加者の声が寄せられている。
さらに、このコンテストは中高生だけでなく、大学生や社会人までを対象としたデータサイエンス教
育の教材としての活用が可能である。すでに高校や大学の授業で活用されており、今後も PBL 型の授業
や教育プログラムでの利用が期待されている。デー
タや案件の取り扱いが容易であるため、NDA 契約などの必要がなく、教育現場での活用が期待される。
５．今後の展望図１：第三回 DS コンテストのフライヤー

現在、出題テーマやデータに関しては、NDA 契約の関係があるため、すべて 0 から作成している。
しかし、今後は実データ・実課題に即したデータセットの作成を検討している。
具体的には、プライバシー保護技術を活用し、実際のデータの基本統計量を保持している合成データ
および PBL（Problem-Based Learning）課題を作成する。このアプローチにより、協力機関から提供されたデータを元に、より現実に即したが架空の設定を構築し、コンテスト参加者・データ提供元だけで

図２：第三回 DS コンテストの問題スライド 1

なく、データセット及び問題を２次利用する授業
者、生徒全員にとって安全なデータセットと問題設
定提供を目指す。
また、次回以降の開催では生徒の誤用例も精査し、報告したい。
６．最後に
本発表は、2023 年度人工知能学会全国大会（第37 回）企画セッションでの発表をもとに再構成し

図 3：第三回 DS コンテストの問題スライド 2たものである。

― 64 ―ICT を活用した高等学校数学 B「統計的な推測」の指導
橋本三嗣・広島大学附属高等学校〒734-0005 広島市南区翠一丁目１番１号
TEL.082-251-0192 FAX.082-252-0725
E-mail : mhashimo@hiroshima-u.ac.jp

１．はじめにICT（Information and Communication Technology）
を活用した高等学校における統計内容の指導は、高校生にとってより実践的で興味深い学習体験を提供する
ための効果的な方法である。本稿では、ICT を活用した数学 B「統計的な推測」の指導に関する２つの実践例を紹介する。

２．データの相関と回帰直線
数学Ⅰ「データの分析」で、散布図のかき方や相関係数の求め方を学習しているため、回帰直線の求め方

回帰直線の求め方を指導した後には、回帰直線を利用した推測を行うことができる。

の指導は次のように行うことができる。

― 65 ―

(3) D（Data：データ収集）
どの単位で答えるとよいかを明確にし、クラス内でデータ収集を行う。
(4) A（Analysis：分析）
データの種類に注意し、分析を行う。対応のあるものと対応のないもので分析の方法が異なる。
(5) C（Conclusion：結論）分析の結果とそれからいることを整理する。事実と推測を分けることが重要である。
次に実際に生徒が取り組み、作成したスライドを示す。

３．仮説検定による課題学習
PPDAC サイクルをまわす課題学習の例として仮説検定の利用を挙げる。帰無仮説と対立仮説、仮説検定の考え方を指導した後に、「身近なことがらを数値化して平均値の差を調べてみよう」という課題を設定する。
分析には Excel の「分析ツール」を使用する。短い期間（時間）で行えることによさがある。
(1) P（Problem：問題）
高校生が調べてみたいと考える身近なことがらから問題を設定する。
(2) P（Plan：計画）
学習した統計の手法で明らかにできそうなものであるかをグループで検討する。

― 66 ―

発表の後には、対立仮説と考察にある主張は同じもの

この結果は、予想通りであるという反応が多かった。

であるのかという議論が起きた。

２つのグループに共通するのは、直感的に成り立ちそうなことがらに関して、データ分析を通して検証したことである。１～２グループの発表のみ授業で扱うことにすると、この課題学習を２時間程度で扱うことができる。表に単位を入れる、有効数字を考えて表現するなどの指導も必要である。

４．学習の系統性と ICT を活用することの意義
数学Ⅰ「データの分析」、数学 A「確率」で学習した
内容を使って、数学 B「統計的な推測」を指導することになっているが、そのつながりがわかりにくい、内容が豊富であり、限られた授業時間で指導するのが難
しい等の問題がある。数学 B の教科書では、先に統計学の性質について数学を使って示し、それから利用の仕方を紹介している。そのため、利用の仕方まで授業で扱われない危険性がある。ICT は情報Ⅰでも活用しており、操作に慣れる、またはその可能性を知る意味
でも様々な授業で扱うことが望ましい。本稿では、ICTの活用を Excel の表計算と発表スライド作りの面を中心に紹介した。ICT を活用した課題解決型の学習を取り入れることで、統計学の性質を示すことと利用の仕方を同時に学習できるようになることを主張したい。
また ICT を活用することで、授業者は事前にスライドを準備しておけば、説明や証明を黒板に書くことが減る。これはよいことも多いが、スライドにあることで説明が速くなり、高校生もわかったつもりになる危
険性もある。高校生の納得を確認しながら授業を進めるには、スライドに書き込めるようにすること、ICTを活用して解決する課題を増やすことが大切であるといえる。
「総合的な探究の時間」に個人やグループで活動する機会も増えている。早い段階の教科の授業でICT を活用した統計分析の方法を紹介することで、探究の手法を増やすことにもなる。Web サイトに公開さ― 67 ―

れているデータやアプレットを利用してデータ分析を行う、学習用のサイトから動画を閲覧する等、多くの可能性がある。これらは情報科をはじめ多くの教科が連携して取り組むべき課題である。このような取組を
教科横断的に行うことで高校生の主体的・対話的で深い学びを実現するものと考えている。

５．まとめ・今後の課題
本稿では， ICT を活用した数学 B「統計的な推測」の指導例を示し、学習の系統性と ICT を活用することの意義を述べた。今後は、ICT を活用して解決する課
題を整理するとともに、授業を受けた高校生にとって、「活動の目的が明確になっているか」、「適切な発問がされているか」、「またやってみたいと思うものか」について検討したい。また、授業での生成系 AI の利用についても進めたいと考えている。

６．参考文献・参考 URL(1) 文部科学省（2018），高等学校学習指導要領（平成 30 年告示）解説

数学編

理数編．

(2) 渡辺美智子（2011）「科学的探究・問題解決・意思決定のプロセスを通して育成する統計的思考力」，科学教育研究，35(2)，pp.71-83.

― 68 ―

家庭科教育×データサイエンスで培う素養の一考察
林

宏 樹 *（ 雲 雀 丘 学 園 中 学 校 ・ 高 等 学 校 ）小山

光美（雲雀丘学園中学校・高等学校）

佐野真理子（雲雀丘学園中学校・高等学校）
松永 藤彦（東洋食品工業短期大学包装食品工学科）
稲津早紀子（東洋食品工業短期大学包装食品工学科）*連絡先 〒665-0804 兵庫県宝塚市雲雀丘 4-2-1
Email：h-hayashi@hibari.ed.jp

１．はじめに2022 年度より高等学校では新たな学習指導要領

人の知恵を学ぶ授業展開である．その後，伝統的な調のもと，教育活動が行われている．そのうち，データ

た調味料を使って調理する実習であった．

理方法をもとに，生徒は決められた砂糖の量を含めサイエンス教育の基盤となる学習内容が増えたこと

そこで，本実践では，科学的な視点を育むために，とが特徴の 1 つとして挙げられる．これらを踏まえ，筑前煮が腐る砂糖の適切な量はどの程度か，保存す「情報Ⅰ」におけるデータの活用，「数学Ⅰ」のデー

る環境によってどのように砂糖の量が異なるのかな

タの分析，「数学 B」の統計的な推測などの分野におど，与えられた情報を鵜呑みにするのではなく，生徒

ける探究的な取組や，データを活用した「総合的な探が主体的に考えることができる授業展開の実現を目

究の時間」の取組などのデータサイエンスと探究学指した．

習を連携させた授業実践事例が増えてきた．
高校２年生「家庭基礎」の「食生活と健康」では，

３．
「筑前煮」における教材と授業展開

食品の調理上の性質の理解と食文化の継承を考慮し授業準備として，「腐る」とはどのような状態を指た調理計画に関する実習を行う．我々は，これらの学

すのか定義を定める必要がある．そこで，東洋食品工

習内容に，科学的視点を取り入れたデータを用いた業短期大学と連携し，3 種類の砂糖の量（通常量の 10

授業展開を行う指導方法について情報科教員，数学

ｇに対して，0ｇ，20ｇ）を用いた筑前煮に関する資科教員，家庭科教員で協議を行った．

料を作成した．恒温器にて 4 ℃または 35 ℃で保存

本稿では，日本の伝統的な食品の一つである「筑前した 0，2，6，14 日目の筑前煮の外観（図 1），生菌煮」を題材に科学的な視点を取り入れたデータサイ数（図 2），pH，水分活性（Aw），Brix（%），塩濃度

エンス学習教材を開発するための予備的な授業実践（%）を記録し，腐っている状態を判断した．

を紹介する．

２．
「筑前煮」を題材とした授業デザイン
雲雀丘学園中学校・高等学校の家庭科の調理実習
では「和食」を積極的に取り入れており、高校 2 年
生「家庭基礎」の授業にて、お節料理「筑前煮」の実習を行う。筑前煮の調理に関する指導を行う際，重点的項目の 1 つとして砂糖の量に着目した指導を行う．
筑前煮はお節料理の 1 つの食材であり，年末に調理を行い，1 月 1 日～1 月 3 日の 3 日間腐らないようにするために通常より砂糖の量を増やして調理する．

図 1 筑前煮の画像・保存状態 35℃

これらを学び，筑前煮を３日間腐らさないという先（保存期間 左：２日目，右：6 日目）― 69 ―

表２ 画像による調査結果
砂糖の量

0 日目

2 日目

6 日目

14 日目

０ｇ

4％

42％

99％

99％

10ｇ

8％

36％

97％

100％

20ｇ

5％

74％

87％

30％

考察を行う際には，生徒の調査結果と，授業準備でデータ収集した生菌数（図 2），pH，水分活性（Aw），
Brix（%），塩濃度（%）などを組み合わせて結論を見出すように展開する．

５．本実践による生徒の感想
図 2 筑前煮の菌数の様子

本実践では，授業前と授業後のアンケート調査に

保存状態（上：４℃，下：35℃）保存期間２日目

おいて「あなたは，腐っている食品についてどのような基準で腐っていると判断しますか？ 複数項目を次に，実施した授業展開の内容を表１に示す．

記入してもよい」を記述で回答させた．回答結果について，腐っていると判断する観点の個数は，授業前が

表１ 授業展開の内容

平均 2.3 個，授業後が 2.9 個と向上した．また，腐っ指導内容

生徒の学習活動ていると判断する観点の個数が増加した生徒は 60％

画像による
主観的な調査

筑前煮の画像をみて，「腐っているか，
腐っていないか判断させる．
画像と同じ砂糖の量の実物の筑前煮を観察し，腐っているか腐っていない
か判断させる．
東洋食品工業短期大学による測定データを示し，画像の状態で判断した結果と比較・考察させる．
自らの判断と他者の判断の違いをデータから分析させる．

であり，一定程度の授業効果があったと判断できる．

実物による主観的な調査科学的なデータと主観的な判断の比較・考察
アンケート分析

６．おわりに
本実践では，「筑前煮」に対して，画像，実物をもとに，「腐る」という状態について判断と考察を行わせた．また，科学的なデータを加えることで，判断した結果に対する妥当性を確認するように展開した．
本実践によって，次の２つのデータサイエンスに関４．調査結果を用いた授業展開の例

わる力を身に付けることができる可能性を示唆する
本実践では，画像の「筑前煮」をみて，「腐っていると断定できる，腐っていると思う，腐っていないとことができた．
① 「腐る」という観点に関して，見た目，臭いな

思う，腐っていないと断定できる」の 4 件法の調査

ど１つの指標で判断するのではなく，複数のを行った．砂糖の量を０ｇ，10ｇ（通常），20ｇと変
え 35℃で保存した 0，2，6，14 日目の筑前煮の 12

指標に基づいて判断する力を身に付けさせる．
②

枚の画像をランダムに並べて回答させた．

自己の判断と他者の判断が異なることをデー
タから学び，客観的なデータを活用して意思結果，「腐っていると思う，腐っていると断定できる」と回答した結果は，表 1 の通り，砂糖の量が０ｇ，10ｇの場合は日が経つほど割合が高くなり，妥決定する姿勢を身に付けさせる．
身の回りの生活に密接な授業を取り扱う家庭科において，従来の内容に加え，データを活用した授業内

当な結果となった．しかしながら，20g の場合は 2 日容に発展させることで，データサイエンスの基本的目の割合が高く，逆に 14 日目は割合が低い結果となな素養を育むことができると考えている．

っている．このような予想と異なる結果について，考察させる授業展開を行う．
― 70 ―SERJ の特集号からみるデータサイエンス教育の動向：日本の学校教育段階におけるカリキュラム開発に向けて塩澤友樹・椙山女学園大学教育学部〒464-8662 名古屋市千種区星が丘元町 17 番 3 号
E-mail：yshiozawa@sugiyama-u.ac.jp
１．はじめにと情報科では，重複内容を認めながら，連携して確率統計に

AI 戦略 2019 では，今後のデジタル社会に向けて，数理・関する内容を扱うことが期待された（大橋，2022，p.20）。

AI・データサイエンスに関する教育改革の方針を示した。

例えば，2019 年に公表された高等学校情報科「情報Ⅰ」教例えば，高等学校，大学・高専，社会人のリテラシー教育の員研修用教材では，「情報通信ネットワークとデータの活用」

具体目標について，表 1 の通り定めている。

の学習内容として，「数学Ⅰ」で扱う箱ひげ図や散布図（単回帰分析），「数学 B」で扱う仮説検定に関わる学習活動が

表 1 AI 戦略 2019 における具体目標

紹介されている。

＜高等学校＞
全ての高等学校卒業生（約 100 万人卒/年）が，データ
サイエンス・AI の基礎となる理数素養や基本的情報知識を習得。また，人文学・社会科学系の知識，新たな社会の在り方や製品・サービスのデザイン等に向けた問題発
見・解決学習を体験＜大学・高専＞
文理を問わず，全ての大学・高専生（約 50 万人卒/年）
が，課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・AI
を習得
＜社会人＞
多くの社会人（約 100 万人/年）が，基本的情報知識と，
データサイエンス・AI 等の実践的活用スキルを習得できる機会をあらゆる手段を用いて提供※内閣府(2019) p.9 及び p.12 の記述を引用し筆者作成

しかし，データサイエンス（DS）に関わる学習内容を数
学科と情報科で扱う上で，どのように体系的に扱うかについて理論的な検討を行った先行研究はいまだ少なく，課題研究などでの実践報告が中心である（例えば，古賀，2020;
林，2023）。そのため，特に学校教育段階における DS の学
習内容の配列や位置づけ方については，今後の研究課題になっている。諸外国の研究動向に目を向けても，主要な統計
教育研究の文献をレビューした Burrill & Pfannkuch (2024)
は，統計教育の新たな動向として，「データサイエンス（Datascience）」，「統計概念の可視化（Visiblizing statistical concepts）」，「社会統計学（Social statistics）」，「学習に関する新たな文脈（New contexts for learning）」の 4 つを挙げた。そして，「デ

表 1 の具体目標に関わり，数理・データサイエンス・AI 教

ータサイエンス」の方向性として，カリキュラム全体に DS

育強化拠点コンソーシアムは，大学・高専における具体目標の一貫した考え方を導入するためのより詳細な研究が必要を達成するために，2020 年 4 月に数理・データサイエンス・であることを指摘している（Burrill & Pfannkuch，2024，p.26）。

AI（リテラシーレベル）のモデルカリキュラム，2021 年 3

したがって，世界的な研究動向から見ても，DS の学習内容

月に数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）のモデの配列や位置づけ方の詳細については明らかにされていな

ルカリキュラムを公表した。近年では，コンソーシアムのブい点が多く，課題となっている。このような現状に対し，国

ロック毎の交流も一層盛んに行われ，モデルカリキュラム

際的な統計教育の学術誌である「Statistics Education Researchに対応した大学での数理・データサイエンス・AI 教育が普Journal」（以下，SERJ）では，2022 年 7 月に DS 教育に関す及している。一方，高等学校においては，表 1 の具体目標をる特集号が組まれた。そして，その中で，当時の研究動向に達成するために，平成 30 年告示高等学校学習指導要領におついて整理する上で，11 本の論文を紹介した。日本でも学いて「情報Ⅰ」が必修化され，「数学Ⅰ」や「数学 B」でも校教育段階における DS の学習内容を体系的に扱うことを

30 年ぶりに仮説検定に関わる内容を扱う等，統計に関する検討することを鑑みれば，これらの論文は日本の学校段階

内容が充実した。さらに，学習内容に目を向けると，数学科における DS カリキュラムの体系化に向けた貴重な資料と― 71 ―

なり得る。

的貢献），「学部，あるいは職場レベルにおける異なる分野のそこで，本研究では，SERJ の DS 教育に関する特集号にDS の教授・学習に対する諸課題に関する論文」（異分野で掲載された論文について整理・考察することで，日本の学校の諸課題）の 3 つに分類する（Biehler et al.，2022，p.3）。③

教育段階における DS カリキュラムの体系化に向けた示唆については，「中等教育」，「高等教育」，「一般教育」の 3 つを導出することを目的とする。

に分類する。なお，教師教育を対象としている場合は「（教師教育）」と付記する。そして，これらの論文の全体的な特徴について総合的な考察を行い，日本の DS カリキュラムの２．研究の方法
本研究では，2022 年に SERJ の DS 教育の特集号として体系化に向けた示唆を導出する。

掲載された論文のうち，エディトリアル（Editorial）として掲載された論文を除く 11 本の論文について，① 論文のタ

３.SERJ の DS 教育に関する特集号に掲載された論文の概要

イトル，② 論文の種類，③ 対象とする教育段階（対象段

とその特徴

階）
，④ 論文の概要の観点で整理する。この際，②について

SERJ の DS 教育の特集号として整理された 11 本の論文

は，エディトリアルでの分類（Biehler et al.，2022，p.2）をについて，前述の 4 つの観点で整理すると，表 2 の通りで

参考に 「DS 教育の理論的な貢献や枠組みに関する論文」

ある。

（理論的貢献），「中等教育や教師教育における DS の教授・学習に対するデザインや実証的な貢献に関する論文」（実証

表 2 より，論文の種類は，「理論的貢献」が 3 本，
「実証的貢献」が 4 本，
「異分野での諸課題」が 4 本であった。

表 2 SERJ の DS 教育に関する特集号に掲載された論文の概要
ID

論文のタイトル

論文の
種類

対象
段階

1

ホリスティックなデータ
理論的サイエンス教育に向けて貢献（Veaux et al.，2022）

高等
教育

2

データサイエンティストのようなデータ探索：キー 理論的となる実践とプロセス
貢献（Lee et al.，2022）

中等
教育

3

データサイエンス入門のクラスにおける 5W1H の 理論的
期間プロジェクト
貢献（Cetinkaya-Runde et al.，2022）

高等
教育

4

「コーディングだけならば数学が好き」：データサ
イエンス入門コースにお 実証的ける生徒の経験のケース
貢献
スタディ（Heinzman，2022）

中等
教育

5

学校におけるデータサイ
エンスプロジェクトの場：
実証的
統計学とプログラミング
貢献の間（Podworny et al.，2022）

中等
教育

論文の概要
ホリスティック・データサイエンスを「データに基づく問題解決と知識発見への学際的アプローチ」と定義し，DS カリキュラムをテク
ニックやコーディング練習の寄せ集めとするのではなく，①動機，問題の定義，文脈，②データの出所と経歴，③科学的推測，④人間と機械の相互作用と意思決定，⑤倫理，⑥問題解決に焦点を当てるなど，より実践的でホリスティックなカリキュラムに移行する必要性を指摘した。
先行研究における DS 概念及び統計的問題解決等の問題解決のプロ
セスの捉えについて整理するとともに，データサイエンティストへの観察・インタビュー調査，公開記事の分析を行った。その結果，
従来の枠組みを拡張する形で，学校教育段階での DS 実践に対応す
る「Data investigation process」を提案するとともに，実践上の留意点と今後の授業設計・カリキュラム開発の指針について報告した。
DS 入門カリキュラムにおいて，大学生が創造性，積極性，自主性を促進する実践的な学習としてチームプロジェクト（研究課題，デー
タセット，アプローチ（R を利用），分析，結果の伝達）と一連の問題解決に取組む意義とその有用性について体系的に論じるとともに，授業の流れやその留意点についても実践事例に基づき説明した。
カリフォルニア州の州立高等学校の生徒を対象にした DS 入門の授業実践（R を利用）についての報告であり，自己決定理論に基づく授業観察や調査を通して，DS 入門を受講した 9 割近くがコンピテ
ンシー，自主性（エージェンシー），関係性（帰属意識）の項目に
肯定的な回答を示し，既に履修した数学や統計の授業と比べても，問題解決等のよさを実感していたことを報告した。
ドイツの中等教育レベルの教授単元/教師の能力開発を目的とする
ProDaBi プロジェクトの一環として，9 学年の生徒を対象にコンピュータサイエンスの授業で実施した DS 授業について報告であった。
具体的には，認識論的プログラミング 1)を用いたプロジェクト（Jupyter Notebook（Python）を利用）を通して，9 学年でも統計とプ
ログラミングの要素を含む授業が可能であることを例示した。

― 72 ―

6

教育用に設計されたジュ
ピター・ノートブックを用
実証的いたデータ駆動型機械学
貢献
習の指導と学習（Fleischer et al.，2022）

中等
教育

7

コード駆動型ツールを使用した予測モデリングとAPI の高等学校の統計教師
へ の 導 入 （ Fergusson &Pfannkuch，2022）

実証的
貢献

中等
教育
（教
師教
育）

8

データサイエンス教育へ 異分野の人文科学の統合
での諸（Vance et al.，2022） 課題

高等
教育

9

非専門家向けの機械学習：
異分野
ホワイトボックス的アプ
での諸
ローチ
課題
（Mike & Hazzan，2022）

高等
教育

10

ビジュアライゼーションの作成と解釈に関するデ 異分野
ータサイエンティストの での諸認識論的思考課題（Bolch & Crippen，2022）

一般
教育

11

データサイエンスにおけ
異分野る職業統合的学習と評価での諸枠組みの提案
課題（Bligin et al.，2022）

高等教育

ドイツの ProDaBi プロジェクトの一環として，12 学年の生徒を対象に開発した DS 授業についての報告であった。具体的には，本コー
スは教育モジュールとプロジェクトフェ―ズから構成され，CRISPDM サイクルを背景に，機械学習の手法として自動作成される決定木を用いる教育モジュールやプロジェクト，作成物について（Jupyter
Notebook（Python）を利用），生徒は機械学習のプロセスを遂行できるものの，説明の文書化に課題があることを指摘した。
高等学校の統計教師が API を介した動的データや予測モデリングを含む新しい学習環境に触れたとき，どのような統計的理解や計算的理解を示すかについて調べるため，コード駆動型ツール（R を利用）を用いた Web ベース課題を開発した。そして，その課題を教師向けのワークショップでの実践し，API と予測モデリングに関する新しい統計的理解や計算的理解を促すことを明らかにした。
従来の技術面に偏った DS 教育に対し，STEM と人文科学の視点を融合した新しい包括的学際的 DS 入門コースとして，米国コロラド
大学ボルダー校で開発されたコースの概要（R を利用）についての
報 告 で あ っ た 。 具 体 的 に は ， National Academies of Sciences,
Engineering, and Medicine の学部での DS 教育に関する報告書を参照しながら，STEM 専攻以外のより多くの学生に「データ洞察力」を身に付けるため，DS 教育へ人文科学を統合する必要性を指摘した。
DS を専攻していない（数学の知識不足）学習者（大学院生）に対し，
機械学習アルゴリズムに関するホワイトボックス的理解を支援する
ため，数学教育のプロセスオブジェクト理論 2)を背景に開発した学習モジュールとその評価方法の有用性についての報告であった。具
体的には，K 近傍アルゴリズムを手計算で確認したり，手動でシミュレートしたりする機会を設ける，つまり，既知の数学的知識と実践課題に基づくアルゴリズムを関連付けて教授することで，学習者はプロセスとしての理解を向上できることを指摘した。
データサイエンティストがデータビジュアライゼーションを作成・解釈するための一般的なスキル/戦略を理解するため，大学の DS 研究者を対象にデルファイ法を用いて調査した結果についての報告であった。具体的には，調査対象者のコンセンサスとして，作成に関わり 11 個（美的センス，明確で効率的な意味をもつ可視化など），解釈に関わり 6 個（可視化したレイアウトの理解，軸の読みなど）のデータビジュアライゼーションスキル／戦略を特定した。
大学での DS 教育において着目されてこなかった職業統合的学習（Work integrated learning ；WIL)を実現した DS 授業のケーススタデ
ィを紹介するとともに，10 年間の WIL の実践を踏まえながら，学生の評価枠組みを提案する報告であった。具体的には，産業界のパートナーや専門スタッフの協力を得ながら WIL を取り入れる意義を論じるとともに，①課題，②物理的な文脈，③社会的な文脈，④
結果/形式，⑤評価規準の 5 次元からなる評価枠組みを例示した。

また，対象段階は，「中等教育」が 5 本（教師教育 1 本を含的には，ID4 は高等学校での DS 入門コースを経験した生徒

む），「高等教育」が 5 本，
「一般教育」が 1 本であった。論

の変容，ID5，ID6 は ProDaBi プロジェクトの一環として実文の概要については，まず ID1～ID3 は「理論的貢献」に分践された Jupyter Noebook を用いた DS 授業とその課題，ID7

類された論文であり，ID1 は大学でのホリスティックな DS

は高等学校の統計教師向けに開催した API と予測モデリン

カリキュラムの必要性，
ID2 はデータサイエンティスㇳへのグのワークショップについて報告であった。そして，従来の調査結果を踏まえた DS 授業での問題解決のプロセスの提

数学や統計学の講義形式の授業と異なり，チームで問題を案，ID3 は大学での DS 入門カリキュラムにおけるプロジェ

解決したり，コーディングと DS 内容を関連付けたりして新クトの意義と有用性についての報告であった。次に ID4～

たな理解が可能になる点を指摘している点が共通していた。

ID7 は「実証的貢献」に分類された論文であり，いずれも中最後に ID8～ID11 は「異分野での諸課題」に分類された問等教育段階における生徒・教師を対象にRやJupyter Noebook

題であり，ID8 は大学における DS 教育の人文科学分野との（Python）を用いた授業実践についての報告であった。具体

統合の必要性，ID9 は DS 専攻以外の学習者に対するホワイ― 73 ―

トボックス的理解を促す学習モジュールの開発とその効果，

言語については言及していない。また，「情報Ⅰ」の「情報ID10 はデータビジュアライゼーションの作成と解釈におけ通信ネットワークとデータの活用」の項目に「データの収集，る一般的なスキル/戦略の特定，ID11 は大学での DS 単元に整理，分析及び結果の表現の方法を適切に選択し，実行し，おける職業統合的学習の意義とその評価についての報告で評価し改善すること」とあるものの，モデルの評価等の DSあった。
いずれも大学生以上の DS 教育における学習内容の手法を用いた問題解決は，選択科目である「情報Ⅱ」に位置

偏りや難しさの改善に向けた報告であり，特に ID8 や ID11

づいている（文部科学省，2019a，p.49）。そのため，「情報

は単に知識・技能を教授する講義形式をとるのではなく，チⅠ」において表 2 で紹介されたような DS 手法を用いた問ームでのプロジェクトとして問題解決する重要性について

題解決やプロジェクトが必ずしも実現されるとは限らない。

指摘していた。

さらに平成30 年告示高等学校学習指導要領解説数学編でも以上より，11 本の論文は 9 学年以上の生徒，大学生，大確率統計に関する内容と「情報Ⅰ」，「情報Ⅱ」を関連付けて学院生，
社会人を対象にした DS 教育の在り方や授業実践に扱うことに言及しているものの（文部科学省，2019c，p.44，

ついての報告であった。そして，プログラミング言語として

p.92，p.105），具体的に関連付ける方法については言及しては，R（4 本）や Python（2 本）が授業事例の紹介の中で取いない。そのため，ID1 や ID8，ID9 で指摘されたような DS

り上げられ，半数近くの論文（ID1～ID4 及び ID11）で DS

内容とコーディングを関連付ける困難性やホワイトボック

授業にチームプロジェクト（チームでの問題解決）を位置付

ス的な理解を促す工夫について日本の中高生の実態を踏まける重要性を指摘していた。特に ID2 では，新たな DS におえ明らかにしていく必要がある。

ける 6 段階の問題解決のプロセスを設計し，その枠組みにしたがって，SERJ の DS 教育に関する特集号に掲載され基づき授業やカリキュラム開発を行うことを提案した（Leeた論文から，日本の学校教育段階における DS カリキュラム

et al，2022，p.11）。また，コンピュータを用いた分析を行うの体系化に向けて，次の 3 つの示唆を導出できる。

ことで，ID7 のように新たな理解が可能になることに言及す(1) DS カリキュラムでは，R や Python をプログラミング

る反面，DS 教育がコーディング等の技能中心に偏る危険性（ID1，ID8）や DS 内容とコーディングを関連付けて学習す
る難しさ（ID9）を指摘する論文が一定数あった。

言語として用いることが有効である。
(2) DS カリキュラムでは，DS 手法を用いた問題解決のよさを生徒が実感させることが重要であり，特にカリキュ
ラムの中にプロジェクトに対応する学習活動を位置付け

４．考察ることが有効である。

平成 29 年，30 年告示学習指導要領では，技術・家庭科の(3) DS カリキュラムでは，コーディングと DS 内容を関連

技術分野の「D 情報の技術」の項目に「（2）生活や社会にお付けることに課題があり，手動でシミュレートする機会

ける問題を，ネットワークを利用した双方向性のあるコンを設けるなど，ホワイトボックス的な理解を促す工夫にテンツのプログラミングによって解決する活動を通して，ついて配慮する必要がある。

次の事項を身に付けることができるよう指導する」（文部科
学省，2018，p.52），「(3) 生活や社会における問題を，計測・５．まとめ・今後の課題

制御のプログラミングによって解決する活動を通して，次本稿では，SERJ の DS 教育に関する特集号に掲載されたの事項を身に付けることができるよう指導する」（文部科学

論文について整理・考察し，日本の学校教育段階における省，2018，p.55）とある。さらに「情報Ⅰ」では，「コンピュ

DS カリキュラムの体系化に向けて 3 つの示唆を導出した。

ータとプログラミング」の項目に「アルゴリズムを表現する

今後の課題は，他の学術誌を含めた学校教育段階におけ

手段，プログラミングによってコンピュータや情報通信ネる DS 教育の動向について整理すること，及び高等学校の必ットワークを活用する方法について理解し技能を身に付け履修科目までで扱うべき DS 内容とは何か検討することの2

ること」（文部科学省，2019a，p.31），「目的に応じたアルゴつである。

リズムを考え適切な方法で表現し，プログラミングによりコンピュータや情報通信ネットワークを活用するとともに，その過程を評価し改善すること」（文部科学省，2019a，p.31）とある。しかし，R や Python 等の具体的なプログラミング

謝辞
本研究は，JSPS 科研費（No.19K14249）の助成を受けて行われました。

― 74 ―

Statistics Education Research Journal, 21(2), 1-15.

註1) Podworny et al. (2022) では，「認識論的プログラミング」

古賀竣也(2020)．統計教育における高等学校共通教科情報のをプログラミングのプロセスとこのプロセスが明らか

役割：ニュージーランドの統計教育カリキュラムとの比にする新しい洞察とのつながりを有効に用いて教授単較を中心に．日本情報科教育学会誌，13，45-54.

元を設計しようとするアプローチと説明している（Podworny et al.，2022，p.1）。

Lee, H., Mojica, G., Thrasher, E., Baumgartner P. (2022).
Investigating data link data scientist: Key practices and processes.

2) Mike & Hazzan (2022)では，「process-object duality theory」

Statistics Education Research Journal, 21(2), 1-23.

の意味で用いており，「抽象的な数学概念は人間の頭のMike, K. & Hazzan, O. (2022). Machine learning for non-major

中では，オブジェクト，あるいはプロセスとして表現

data science students; A white box approach. Statistics

される」（Mike & Hazzan 2022，p.5)と説明し，この二面性

Education Research Journal, 21(2), 1-22.
文部科学省(2018)．中学校学習指導要領（平成 29 年告示）を考慮した理論として用いている。

解説技術・家庭編．開隆堂出版．
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文部科学省(2019b)．高等学校情報科「情報Ⅰ」教員研修
用 教 材 ． https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/

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learning in data science and a proposed assessment framework.

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文部科学省(2019c)．
高等学校学習指導要領（平成30年告示）

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解説数学編理数編．学校図書．

Bolch, C.A. & Crippen, K. J. (2022). Data scientists’ epistemic

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数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム

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code-driven tools. Statistics Education Research Journal, 21(2),1-25.

モ デ ル カ リ キ ュ ラ ム ： AI× デ ー タ 活 用 の 実 践 ，
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science education. Statistics Education Research Journal, 21(2),Heinzman, E. (2022). “I love math only if its coding”: A case study

1-18.

of student experience in an introduction to data science course.

― 75 ―

Scratchで遊んでわかる！中学数学 ―数学をプログラミングでハックする
五十嵐康伸
滋賀大学 データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター
名古屋工業大学 コミュニティ創成教育研究センター
yasunobu.igarashi@gmail.com
岡田 延昭
光が丘オープンソースクラブ
nokada07@gmail.com
1 はじめに
筆者らは光が丘オープンソースクラブという団体を立ち上げ、探究学習の対象として「都立高校入試ハック」というテーマを設定し、東京都練馬区光が丘周辺にて対面型ワークショップを行った[1-3]。その内容は、 都立高校入試の数学問題の動的モデルをScratchで表現するという内容であった[4-6]。本原稿において、動的モデルとは動かせる
グラフや図形のことを指す。本原稿では光が丘
オープンソースクラブの授業実践事例と、授業内容を教材の形にまとめて出版した書籍について紹介する[7]。
2 授業実践事例
2.1 対面型ワークショップの内容
都立高校入試の数学問題は、中学校で学習する基本的な理解を問う問題であり、 紙と鉛筆で解くことを想定されて作成されている。しかし、筆者らが試しにScratchで表現してみたところ、奇跡的に
Scratchのステージにぴったりおさまる問題設定になっていることに気づいた。そして、都立高校入試の数学問題は、紙と鉛筆を用いて観る数学の一面と、プログラミングを用いて観る数学の一面の両方を比較できる絶好の題材だと考えた。公開されている問題と解答を用い、近所の小中学生に呼びかけてワークショップを開始した[4]。ワーク
ショップの中では、都立高校入試の数学問題の動的モデルをScratchで表現することに注力した。統計の問題は、サイコロも用いて行った（図1）[6]。
2019年1月頃から、筆者らはワークショップを「都立高校入試ハック」と題した。「都立高校入試ハック」と名付けたのは、紙と鉛筆を使って行う試験として象徴的な入試問題を、Scratchで表現することで、プログラミングという違った角度から学校で学んだ公式や数式を把握しなおし、遊んでみることを意図したからであった。 ハック(hack)とは、ある対象を別の角度から見て、従来とは違った方法で遊
んだり面白がったりする、 客観的で喜劇的な行為と筆者らはとらえており、 紙と鉛筆が中心の試験をちょっと遠くから俯瞰し、相対化するという意味も含んでいる。

図1：統計の問題のワークショップ風景

2.2 対面型ワークショップの運営
場所は当初光が丘図書館であったが、その後光が丘公民館になった。その判断理由は、光が丘図書館の会場は洋室であったが光が丘公民館は和室であったため、洋室よりも和室の方が参加者に開放感を与えられると考えたからである（図2-4）。
プロジェクターの投影先は当初スクリーンであったが、その後壁となった。期間は2016年12月から
2020年2月であった。合計回数は約50回行った。
頻度は初期に月1回行い、その後週2回になった。
曜日と時間は、水曜日の19:00-21:00と日曜日の19:00-21:00であった。参加者はのべ100人であった。参加者の主な年齢は中学生であった。当初想定していた中学生の属性は公立中学生だったが、興味を持って継続して参加してくれるのは私立中学生の方が多かった。主な公立中学校は光が丘第３中学校、主な私立中学校は城北中学校であった。小学生や塾の先生が参加してくれたこともあった。PCは、基本参加者に持参してもらった。ただ予備のchrome bookを２台と、運営用のPC1台も持参した。
3 教育教材3.1 書籍執筆の経緯
2020年3月からコロナで対面型ワークショップができなくなった。そこで、それまでに作成していた
scratchのコード及び生徒との対話により構築された授業実践体験をまとめようと、書籍の執筆を2021年3月始めた。出版社は株式会社オライ
リー・ジャパンを選んだ。タイトルは「Scratchで遊んでわかる！中学数学―数学をプログラミングで― 76 ―

ハックする」にした。書籍は2023年12月に出版した[7]。
書籍に含まれるscratchのコードは2018年10月から2020年3月までの約1年5ヶ月で作った。コー
ドの出力結果は、twitterにて #都立高校入試ハッ
クのハッシュタグをつけて発信した。書籍中で使われたコードは全て、scratchのプロジェクトとして公開した[5]。
3.2 書籍とワークショップの対応
書籍の目次は以下になる。
PART 1 準備編：Scratchでのグラフの描き方、数式の表し方の基本
1-1-1 Scratchの基本的な操作
1-1-2 数式を組み立てる
1-1-3 グラフ描画における計算値の補正
PART 2 トレーニング編：中学数学で習った内容をScratchで表現しよう
2-1 関数
2-1-1 線対称と点対称の図形を描く
2-1-2 比例・反比例のグラフを描く
2-1-3 一次関数を描く
2-1-4 2点間の傾き、切片、距離を求める
2-1-5 2点間を線分比で分ける
2-1-6 垂直に交わる直線を描く
2-1-7 2直線の交点を求める
2-1-8 二次関数を描く
2-1-9 点 Pを動かす
2-1-10 解の公式・判別式を表現する
平面図形の項に入る前に2-2 平面図形
2-2-1 円を描く
2-2-2 三角、四角、n角形を描く
2-2-3 扇型を描く
2-2-4 角度と面積を求める
2-2-5 円周角の定理を動かす
2-2-6 平行四辺形を動かす
2-3 確率2-3-1 サイコロをシミュレーションする

図2：図書館におけるワークショップ風景

図3：公民館における平成30年度の都立高校入試数
学の設問3（2次関数）のワークショップ風景

PART 3 応用編
都立高校入試問題をScratchでプログラムしてみよう3-1-1 関数問題13-1-2 関数問題23-2-1 平面図形問題 1
3-2-2 平面図形問題 2
エピローグ 数式を使った表現で遊ぶ
点 Pのパレード/原点 Oの扇ダンス/点 Pの紙吹雪
おわりに
図4：公民館における平成27年度都立高校数学入試
問題の問4（円周上の点を結んでできる図形）のワー
クショップ風景― 77 ―

書籍は、Scratchの初歩の1章から中級の2章、そして応用の3章の順で書かれている。しかし、３
年強のワークショップ初期には、いきなり応用の3
章から教え始めていた。ただ、その内容に着いてこれる参加者と着いてこれない参加者の両方がいた。そのため、3章の前に教えるべき内容として2章を教え始めた。そしてその後、2章の前に教えるべき内容として1章を教え始めた。
4 おわりに小学校では2020年度から、中学校では2021年
度からプログラミング教育が必修化された。
Scratchは、文部科学省が「新小学校学習指導要領におけるプログラミング教育の円滑な実施」に向けて作成した、小学校プログラミング教育に関する研修教材において、ビジュアル型プログラミン
グ言語の一つとして紹介されている[8]。中学校の技術・家庭科（技術分野）でもScratchが使われる
ことは多い[9]。ただ、Scratchの主な利用目的は「ゲームを作るもの」と、世間一般では認識されている傾向にある。本原稿を通じてScratchは「中学数学の動的モデルを作ることで数理概念を学習すること」にも適しているという視点を世の中に提供し、ワークショップの内容をまとめた書籍が教材として、ICT を活用した統計・データサイエンス教育の発展に貢献できることを期待する。読者が、学校や地域において、本原稿や書籍を用いたワーク
ショップを著者らに行って欲しい場合は、気軽にメールで相談して欲しい。
【参考文献】
1. https://www.facebook.com/hkrosc/
2. https://twitter.com/hkr_osc
3. https://twitter.com/hika3cyu
4. https://www.kyoiku.metro.tokyo.lg.jp/admission/high_school/ability_test/problem_and_answer/index.html
5. https://scratch.mit.edu/studios/2943327
8/
6. http://www.plaything.jp/?p=6891
7. https://www.oreilly.co.jp/books/9784814
400355/8. https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/
zyouhou/detail/1416408.htm
9. https://www.mext.go.jp/content/2020040
3-mxt_jogai01-000006333_001.pdf― 78 ―

「中高生・スポーツデータ解析コンペティション」について
日本統計学会スポーツデータサイエンス分科会他が主催で中高生向けスポーツデータ解析コンペティションを開催しています。中学生・高校生に対して、実際の日本のプロ野球、プロサッカーおよびプロバスケットボールなどのデータ（開催年で多少変わります）を貸与しますので、各チームでテーマを自由に設定し、統計的な方法でデータ分析し、その内容をポスター発表形式で競います【規定部門】。また貸与データを使わずに各チームが独自で収集したスポーツデータを用いた分析を競う【自由部門】もあります。スポーツやデータ分析に興味のある人はぜひ
参加ください。参加に際しては、学校の先生を代表者として申し込んでください。なお外部データ利用申請により、活動成果を SSH 研究会や統計グラフコンクールなどに発表することも可能です。
※参加費は無料です。
■スケジュール
８月：申込受付、データの配布開始。※9 月末まで受付
チーム（１チーム２人～５人でお願いします。一人でも構いません）で、貸与データやオープンデータを利用して、新しい事実の発見、戦略提案、などの分析を行います。学校の先生（チームの代表、責任者）を通じてお申し込みください。申し込み後、参加条件等を確認し、貸与データをお送りいたします。
１月：締切までに分析の仕上げ、ポスター作成
各チームは締切までに作品として、【B2 サイズ】のポスターを一部作成してください。提出は PDF で事務局サイトにて、【1 月末、23:59】までにご提出をお願いします。
2 月：「統計・データサイエンス教育の方法論ワークショップ」内で審査結果発表
2 月下旬から 3 月上旬に開催予定の「統計・データサイエンス教育の方法論ワークショップ」内で、審査結果の発表、および作品の紹介を行います。ワークショップ終了後、授賞チームに賞状（最優秀賞、優秀賞、奨励賞には盾も）を送付いたします。３月末をもって貸与データの削除をお願いします。またメールおよびウェブでも結果は告知します。
■審査基準
今回の審査では、以下の基準で評価します。
新規性：データ分析として新しいことにチャレンジしている。
論理性：分析の手続きが論理的に適切であり、分析ストーリーがある。
妥当性：データの処理、分析の方法が適切にできている。
データ利活用力：貸与または持参のデータを効果的・適切に利活用している。
表現力：分かったことを適切にポスターに表現できている。
なお審査員については、統計教育関係研究者・教育者、スポーツデータに関する実務者などに依頼しています。
そ の 他 の 情 報 つ き ま し て は 、 日 本 統 計 学 会 統 計 教 育 分 科 会 の サ イ ト （ https://estat.sci.kagoshimau.ac.jp/SESJSS/）でも告知いたしますので、ご参照ください。
■申込方法
ウェブサイト（https://hs.sports.ywebsys.net/）から登録
代表者（教員）は登録後に生成される誓約書を印刷し署名及び押印したものをスキャンしてポータル上で提出し、メンバー（生徒）署名をポータルサイト上で登録となります。

― 79 ―

スタートアップデータソン―2024ー―The Start-up Datathon for Designing a Society Empowering Women in 2024ー

現代の社会では主体的にかつデータに基づく問題解決できる力が求められています。すでにいくつかの大学・高校・
企業・団体等でこれらの力を育成を目指したビジコンやコンテストが開催されていますが、「私では無理かな」「データ分析などちょっとできないかな」などと思われ、参加できない人はいませんか？
実践女子大学人間社会学部では、女性が活躍する社会を目
指し、現代社会における関係する課題や問題をオープン
データや自主調査データを用いて発見・分析し、よりよい社会になるための施策提案力の育成を目指し、これらのビジコンやコンテストにも参加しやすくなるための「スタートアップデータソン」を開催いたします。

参加者への
アドバイス

夏休みなど短い期間ですが、チャレンジしてみませんか？

参加費無料

応募された全作
品にコメント

完全オンライン開催■課題（プレゼン型コンテスト。提出物はスライド資料と発表動画）
公的データまたは自主調査データを分析し、女性が社会で活躍するためために、現在の社会での課題や問題点を指摘し、その改善策を提案。10 分以内のプレゼンテーションにまとめ、録画し、関連の資料および動画をまとめて提出。
■応募条件
同一の日本国内の中学校・高等学校の生徒で 1 名から 5 名（半数以上が女性であることが条件）までの単独またはチームを編成し、在籍する学校の教員を責任者として、責任者が応募申込。
ただし教員を責任者とすることが難しい場合は、下記問い合わせ先までご相談ください。

■応募日程■賞・副賞（各チームに授与）

・エントリー締切： 9 月 6 日（金）・課題提出締切 ： 9 月 27 日（金）・最終結果発表 ：10 月 11 日（金）
■参加費

最優秀賞
優秀賞
奨励賞
選考委員賞

図書券５万円分
図書券１万円分
図書券５千円分
図書券３千円分

詳細については次の Web を参照

無料

右上の QR コードでもアクセス可能
https://sites.google.com/jissen.ac.jp/datathon/■応募までの手順

参加の意思を固め、単独またはチーム構成を行う

エントリー締切日までにエントリー
フォーム（サ
イトを準備中）にて責任者がエント
リー

テーマを踏まえ、資料作成。
必要に応じてアドバイスを依頼。準備ができたらプレゼンテーショ
ンを撮影

課題締切日までに関連資料と発表動画をエントリー時にお知らせするサイトにて提出

結果を確認。
発表後に送付されるコメン
トで振り返り■主催：実践女子大学人間社会学部／実践女子大学「文系女子×DS教育」研究所― 80 ―■後援：日本統計学会統計教育委員会／同統計教育分科会／同女性統計家・データサイエンティスト育成分科会■問い合わせ先：実践女子大学人間社会学部スタートアップデータソン事務局（Email: jinsha@jissen.ac.jp）

日本統計学会統計教育分科会のお知らせおよび入会案内
統計教育分科会 主査
実践女子大学 竹内光悦
日本の統計・データサイエンス教育が変わろうとしています。義務教育ではほぼ統計・データサイエンス関係の内容に触れなくなった時代もありましたが、これまでの学習指導要領の数回の改訂により、産業界からの要請もあり、小学校・中学校では、一つの領域として、データの分析が設定され、小学校１年生から中学校３年生まで、全児童・生徒がデータの分析に触れる機会が設けられるようになりました。高等学校でも、必履修科目の数学 I には
もちろん、数学 B でも推測統計が選択肢として追加されましたまたこれらは算数・数学での話ですが、情報はもちろん、社会科、理科、保健体育、国語など多くの科目で触れるようになっています。特に英語でも共通テストでは
折れ線グラフの出題頻度が多いなど、多くの科目で触れる機会が増えています。またこれらは高等教育機関である大学であっても「数理・AI・データサイエンス教育」の導入が急がれ、データサイエンス学部の開設もですが、副専攻として、文系・理系問わず全学で導入されるなど、多くの大学生が学ぶ機会が増えました。
こういった動きの中、初中等教育では「探究学習」と呼ばれる学習方法が推奨され、身近な地域の問題を解決し、また SDGs を地球規模の課題として考える時間も増えました。また大学ではプロジェクトを踏まえた学び（Project Based Learning/ PBL）やデータコンペティションなど、データを用いたコンペティション等も各大学や企業で開催するなどもあります。これらで大切なのは他者に伝えるためのエビデンス（根拠）に基づく、論理的思考となります。このことも含め、初等中等そして高等教育、社会人教育においても統計・データサイエンス教育が注目されています。
これらの動きをいち早く意識し、平成 14 年 11 月の日本統計学会の評議会において、統計教育の普及・発展に貢献することを目的として活動する統計教育分科会が設置されました。統計教育分科会では、毎年 3 月に行っております統計教育ワークショップをはじめとして、これまで次のような活動を行ってきております。


小・中・高校・大学における統計教育、あるいは社会人等を対象とする統計教育の実践、ならびに研究に関する研究会の開催



各種統計教育の実践、ならびに研究のための作業グループ、臨時プロジェクト等の活動



統計教育に関する他の学会、諸団体との共同プロジェクトの実施



その他分科会の目的を達成するための適切な作業

活動状況は，公式ウェブページ（https://estat.sci.kagoshima-u.ac.jp/SESJSS/）に掲載しています。
またこの分科会では、日本統計学会会員だけでなく、学会会員以外の小・中・高校等の先生方、社会人、行政職員の方など統計教育に関心のある方の入会を歓迎しております。
会員には、メーリングリストで統計教育に関する情報も適宜お送りしております。会費等も必要はありません。統計教育に関心のある皆様方の参加をお待ちしております。
入会のお申し込みは下記ウェブページへアクセスし、必要事項を入力し送付してください。
https://statds.k-junshin.ac.jp/sesjss-entry
ご不明な点につきましては下記事務局までお問い合わせください。
日本統計学会統計教育分科会事務局（sesjss@stat.k-junshin.ac.jp）― 81 ―

統計教育実践研究
編集委員長
編集委員

第 16 巻編集委員会

竹内 光悦 （実践女子大学）
末永 勝征 （鹿児島純心女子短期大学）
藤井 良宜 （宮崎大学）
渡辺美智子 （立正大学）― 82 ―

The Institute of Statistical Mathematics
Cooperative Research Report 474

Research on best practice in teaching statistics
Vol. 16

March, 2024

The Institute of Statistical Mathematics
10-3 Midori-cho, Tachikawa
Tokyo Japan 190-8562